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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118015499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410315361.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法是由袁凯;车一飞;卫立阳设计研发完成，并于2024-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法，包括：1、道路交通流视频采集和修正；2、以道路中心线为基准线，提取基准线上的像素，输出基准线上像素灰度时空图；3、对像素灰度时空图进行轮廓提取；4、通过轨迹轮廓信息，获取完整轨迹数据集；5、运用小波变换的能量分布识别车辆变速点；6、构造道路坡度估算的数据集，并在假设道路像素的实际长度分布、道路纵坡值的基础上，应用贝叶斯网络及机器学习算法，迭代获得道路像素点的实际长度的期望值和方差以及道路纵坡估计值。本发明能快速获取轨迹，并能根据道路纵坡数据和交通流车头间距的分布信息估算道路纵坡值，从而能减少实验复杂度，提高获取轨迹以及坡度的速度。

本发明授权一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机航拍视频的道路纵坡估算方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、将无人机上的相机镜头垂直于道路水平面，从而通过无人机拍摄道路的交通流视频；令所述交通流视频的总帧数为；步骤2、交通流视频的修正，得到修正后的交通流视频；步骤3、确定所述修正后的交通流视频中道路的最大交通量的车道，使用多项式曲线对修正后的交通流视频中某一帧图片的车道的中心线上的像素点进行拟合，得到基准线；提取所述修正后的交通流视频中每帧图片的基准线上的像素点，并在时间维度上进行组合，得到以道路实际长度为空间维度的车道中心线图片并转化为灰度图；步骤4、对灰度图进行轨迹轮廓的提取，得到车辆前景轮廓作为轨迹数据，并根据车辆的进出顺序，对轨迹数据进行升序排序，得到车辆的轨迹数据集；步骤5、对进行处理，得到完整轨迹集；步骤5.1、计算车辆的轨迹起点与道路起点的距离，车辆的轨迹终点与道路终点的距离；步骤5.2、判断是否成立，若成立，则转入步骤5.3；否则，将车辆的轨迹加入下边界断连轨迹；其中，表示车辆的轨迹起点与道路起点的距离阈值；步骤5.3、判断是否成立，若成立，则表示车辆的轨迹为完整轨迹，并存入完整轨迹集；否则，将车辆的轨迹加入上边界断连轨迹，其中，表示车辆的轨迹终点与道路终点的距离阈值；步骤5.4、按照步骤5.1-步骤5.3的过程对中不同车辆的轨迹进行处理，从而得到最终的和；步骤5.5、计算任一下边界断连轨迹的轨迹终点与任一上边界断连轨迹的轨迹起点在时间维度上的差值，下边界断连轨迹的轨迹终点与任一上边界断连轨迹的轨迹起点在空间维度上的差值；步骤5.6、判断与是否同时成立，若同时成立，则进入步骤5.7；否则，表示车辆的轨迹为换道轨迹，不存入完整轨迹集，其中，表示下边界断连轨迹与上边界断连轨迹的车头时距阈值，表示下边界断连轨迹与上边界断连轨迹的空间阈值；步骤5.7、采用一阶贝塞尔曲线对下边界断连轨迹的起点与上边界断连轨迹的终点进行相连，得到缺失轨迹，并与和相连形成车辆的完整轨迹后，存入完整轨迹集；步骤5.8、根据轨迹的先后顺序对进行升序排序，得到排序后的完整轨迹集，令中的任意第个完整轨迹记为，其中，是第个完整轨迹在时间维度上的时间序列，是第个完整轨迹在空间维度上的位置序列；步骤6、根据，运用小波变换获取所有完整轨迹的核心变速点集合；步骤7、假设道路像素点的实际长度、以及道路纵坡值，获得变速点间距和反应时间的分布，应用贝叶斯网络及机器学习算法，迭代获得道路像素点的实际长度的期望值和方差以及道路纵坡估计值，并输出最佳道路纵坡估计值。

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