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龙图腾网恭喜广州如约数据科技有限公司申请的专利基于视觉的车辆转向状态判别方法及系统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：CN119693907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510208826.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于视觉的车辆转向状态判别方法及系统是由殷慧媛;陆家宝;赵有婷;高浩民;莫宇涛设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的车辆转向状态判别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于视觉的车辆转向状态判别方法及系统，方法包括：获取道路环境的多维特征并构建动态的道路环境模型；采用多尺度卷积神经网络对所述道路几何特征和动态环境状态进行特征提取；根据所述最终的道路环境特征表示构建路径预测模型，得到预测路径；对道路环境与路径之间的适配性进行分析，判断是否触发预期转向角度的调整：将最终修正后的转向角度传递给车辆控制系统进行实际操作，确保车辆按照最优路径行驶。本发明提供了一种能够充分考虑复杂道路环境和动态变化因素的自适应转向状态判别方法，不仅提高了判别的准确性，还增强了系统的鲁棒性。

本发明授权基于视觉的车辆转向状态判别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉的车辆转向状态判别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、获取道路环境的多维特征并构建动态的道路环境模型，所述道路环境模型输出道路几何特征和动态环境状态； 步骤二、采用多尺度卷积神经网络对所述道路几何特征和动态环境状态进行特征提取，所述多尺度卷积神经网络的每一层卷积神经网络提取不同尺度的特征，将每层输出的特征进行加权融合得到多尺度视觉特征，在所述多尺度视觉特征中引入时空融合机制，将来自不同时间和不同尺度的视觉特征进行加权融合得到最终融合后的视觉特征，根据最终融合后的视觉特征通过全连接层重构为最终的道路环境特征表示； 步骤三、根据所述最终的道路环境特征表示构建路径预测模型，得到预测路径，根据所述预测路径通过车辆当前位置与未来路径之间的关系推导车辆未来的转向角度，同时在推导过程中引入平滑约束项限制了转向角度的变化幅度，避免过度调整，最终得到预期转向角度； 步骤四、对道路环境与路径之间的适配性进行分析，判断是否触发预期转向角度的调整： 设计判别函数，输出自适应判别值，进行判断： 若自适应判别值最低，则表示路径最不适配，需要最多调整； 同时，基于自适应判别值设计转向角度调整公式，对预期转向角度进行调整，得到调整后的转向角度； 步骤五、接收调整后的转向角度，设计转向状态判别函数判断转向角度是否与当前道路条件和车辆行驶状态匹配，若转向角度与实际情况不符，则需要进行适当的反馈调整，输出最终修正后的转向角度，并将所述最终修正后的转向角度传递给车辆控制系统进行实际操作，确保车辆按照最优路径行驶； 其中，所述动态的道路环境模型构建如下： 使用多尺度卷积神经网络提取道路的几何特征，不同层的多尺度卷积神经网络能够提取从局部到全局的道路特征，再引入时空融合神经网络，使得网络能够根据不同时间段内道路环境的变化，自动为特征赋予不同的权重，消除时间变化对特征提取的干扰，得到时刻的道路几何特征； 基于时刻的道路几何特征，使用卡尔曼滤波器对道路环境状态进行动态建模，同时结合车辆的运动信息对道路状态进行预测和更新，再引入自适应调整因子，使得卡尔曼滤波能够根据道路的动态变化自动调整道路环境模型。

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