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龍圖騰網獲悉青島文達通科技股份有限公司申請的專利基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115050009B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210795826.6，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法及系統是由管洪清;徐亮;王偉;張元杰;張大千;尹廣楹;孫浩云設計研發完成，并于2022-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本公開提出了基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法及系統，獲取待檢測的車輛圖像；將獲取的圖像輸入至訓練好的Haar?YOLO模型，提取目標車輛的候選區域和對應的類Haar特征；根據候選區域或類Haar特征采用匈牙利匹配算法逐幀匹配車輛，得到目標車輛在各幀圖像中的位置的匹配結果，判斷車輛是否超速；本公開基于類Haar特征的YOLO模型對車輛進行檢測，并且在跟蹤過程中采用匈牙利指派算法對存在于各幀圖像之間的目標車輛進行快速且準確的匹配，能夠在社區復雜場景下結合車輛在連續幀圖像中位置關系實現對車輛的實時精準跟蹤并且判斷其是否超速，實現了車速檢測的實時性和精確度。

本發明授權基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于類Haar特征和幀匹配的車輛超速檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取待檢測的車輛圖像； 將獲取的圖像輸入至訓練好的Haar-YOLO模型，提取目標車輛的候選區域和對應的類Haar特征； 根據候選區域或類Haar特征采用匈牙利匹配算法逐幀匹配車輛，得到目標車輛在各幀圖像中的位置的匹配結果，判斷車輛是否超速； 其中，所述Haar-YOLO模型訓練的方法，包括如下步驟： 獲取車輛數據集； 將數據集圖像中的目標車輛以合適的候選區域進行標定，針對標定的候選區域提取類Haar特征； 以車輛圖像為輸入，車輛的類Haar特征以及車輛候選區域為輸出訓練YOLO模型； 根據每一次訓練周期的候選區域定位誤差以及類Haar特征判斷誤差確定的目標函數，修正模型參數，獲得最優參數得到訓練后的Haar-YOLO模型； 根據候選區域或類Haar特征采用匈牙利匹配算法逐幀匹配車輛，得到目標車輛在各幀圖像中的位置的匹配結果的方法，包括如下步驟： 根據候選區域采用匈牙利匹配算法逐幀匹配車輛； 如果匹配失敗，將對應的目標車輛加入至臨時跟蹤列表；根據車輛的運動特性以及路況從車輛可能經過的區域中再次采集圖像，針對臨時跟蹤列表的車輛以Haar-YOLO模型對車輛進行檢測，并且將檢測到的車輛進行類Haar特征的匹配； Haar-YOLO模型的具體結構，包括多個級聯的卷積層，最后一級的卷積層并聯連接兩個全連接層，兩個全連接層分別輸出候選區域和類Haar特征； Haar-YOLO模型的目標函數包括兩個全連接層所產生的判定損失進行加權整合以形成全局損失函數。

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