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龙图腾网恭喜河北工业大学;中国电子科技集团公司第五十三研究所;天津金沃能源科技股份有限公司申请的专利包含图像和噪声的车辆数据库制备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：CN114647747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210350826.5，技术领域涉及：G06F16/41；该发明授权包含图像和噪声的车辆数据库制备方法是由赵红东;徐柯南;于快快;刘赫;董晨名;刘伟娜;张学志;赵一鸣;孙梅设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本包含图像和噪声的车辆数据库制备方法在说明书摘要公布了：本发明为包含图像和噪声的车辆数据库制备方法，首先在公共道路旁边设置采样点，采集车辆图像和噪声，并测量车辆速度；其次，对采集的车辆图像和噪声进行筛选，剔除图像包含密集车辆的数据和车辆噪声受到严重干扰的数据；然后，选取同时反映车辆正面和侧面特征的图像进行存储，对筛选后的车辆噪声数据进行截取和平移；最后，对保存车辆图像数据、车辆噪声数据以及说明文本。本发明制备的车辆数据库中的车辆数据既包含图像特征，还包含噪声特征和车辆速度，克服了现有技术中车辆图像数据库中缺少车辆噪声数据、车辆噪声数据库缺少车辆图像、记录车辆噪声的信息缺少车辆行驶车道和动力类型以及车辆视频数据库占有储存空间大且无直接速度信息的缺陷。

本发明授权包含图像和噪声的车辆数据库制备方法在权利要求书中公布了：1.包含图像和噪声的车辆数据库制备方法，其特征在于，该方法的具体步骤如下：第A步，在行驶路段采集车辆数据，包括车辆图像、车辆噪声和车辆速度，得到大量的原始车辆图像和原始车辆噪声；在机动车道与非机动车道分界线距离为d的位置设置采样点，分别通过三角架放置照相机、声音记录仪和车速测量仪，利用照相机采集车辆图像，声音记录仪采集车辆噪声，车速测量仪测量车辆速度；第B步，筛选车辆数据，对第A步采集的车辆图像和车辆噪声进行筛选；第B.1步，剔除图像包含密集车辆的数据；判断车辆图像是否是包含密集车辆的图像，若车辆图像中包含两辆及以上车辆，并且其他车辆与采集车辆沿车道长度方向上的间距小于ΔL时，则认为图像中包含密集车辆，其他车辆噪声对采集车辆噪声的影响较明显，不符合要求，需要剔除此类车辆图像或者不采集这些情形下的车辆数据；ΔL＝v×Δt表示其他车辆噪声明显影响采集车辆噪声的最小距离，v表示车辆速度，Δt表示其他车辆噪声明显影响采集车辆噪声的时间间隔；根据机动车道实际宽度与车辆图像中机动车道宽度计算映射比例、采集车辆车身实际长度在车辆图像中对应的长度映射比例，估算ΔL在图像中对应的长度；第B.2步，剔除车辆噪声受到严重干扰的数据；判断位于采集车辆周围的其他车辆噪声是否对采集车辆噪声产生严重干扰，若其他车辆噪声对采集车辆噪声产生严重干扰，则采集车辆噪声信号中会出现两个及以上噪声峰，噪声峰存在严重的耦合，因此沿时间t轴以0.3s为窗口，通过式1计算各窗口内的噪声平均强度 其中，tmax为采集车辆噪声的最长时间，单位为s，It表示采集的原始车辆噪声；在采集车辆噪声峰前、后分别选取两个时刻点，这两个时刻点分别位于采集车辆噪声峰前面相邻的噪声峰之后、采集车辆噪声峰后面相邻的噪声峰之前，这两个时刻点位于偏离采集车辆噪声峰峰值时刻的最长时间40vs内，v表示车辆速度，单位为：ms；计算两个时刻点所在窗口内的噪声平均强度，若不存在这两个时刻点所在窗口内的噪声平均强度降至采集车辆噪声平均强度最大值的40％以下的情况，则表明其他车辆噪声对采集车辆噪声产生严重干扰，需要剔除此类车辆噪声数据；第C步，从筛选后的车辆图像中选择其中一张同时反映车辆正面和侧面特征的图像进行存储；当车辆图像中车辆部分的长、宽均不小于50个像素时，并且车辆图像中包含的车辆正面和侧面特征清晰，认为该张车辆图像能够清晰反映车辆正面和侧面特征，则保留该张车辆图像；第D步，截取和平移车辆噪声数据；第D.1步，对筛选后的车辆噪声数据进行截取；对于筛选后的车辆噪声数据，以噪声平均强度降至采集车辆噪声平均强度最大值的40％以下且位于采集车辆噪声峰前、后的两个时刻点为起、止点，选取的起、止点分别位于采集车辆噪声峰前面相邻的噪声峰之后、采集车辆噪声峰后面相邻的噪声峰之前，并且起、止点位于偏离采集车辆噪声峰峰值时刻的最长时间40vs内，v表示车辆速度，单位为：ms；截取起、止点之间的车辆噪声，得到截取车辆噪声数据，截取车辆噪声数据反映了采集车辆逐渐靠近和远离采样点的过程；截取车辆噪声Ict的表达式为： 其中，t1、t2分别为截取车辆噪声的起、止时刻；t1、t2时刻点所在窗口内的噪声平均强度分别满足式3和4； 其中，tmax表示车辆噪声最长采集时间，max表示极大值，a、b均为大于0.1且小于0.4的常数；第D.2步，通过式5对截取车辆噪声数据进行平移；Imt′＝Ict-t1,t1≤t≤t2，t′＝t-t15其中，Imt′表示平移后的车辆噪声数据，t′为平移后的时间；第E步，保存车辆图像数据、车辆噪声数据以及说明文本；第E.1步，保存图像数据；按照“车辆类型_采集日期_采集序号”的格式对第C步得到的车辆图像数据进行命名，车辆图像采用jpg、png或tif其中任意一种格式存储；第E.2步，保存噪声数据；按照“车辆类型_采集日期_采集序号”的格式对第D步得到的车辆噪声进行命名，车辆噪声数据采用wav或mp3声音文件格式存储；第E.3步，保存说明文本；编写说明文本，并以txt格式存储；说明文本包括噪声采样率、车辆速度、采样点与最外侧机动车道和非机动车道分界线的距离、车辆行驶车道以及车辆动力类型在内的说明文字；以“车辆类型_采集日期_采集序号”的格式新建文件夹，并将上述保存的车辆数据、噪声数据以及说明文本存储在此文件夹中；至此完成包含图像和噪声的一个样本数据集的制备，选取不同类型的车辆，重复上述步骤，得到多个样本数据集，所有样本数据集构成车辆数据库。

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