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龙图腾网获悉江西省公路科研设计院有限公司申请的专利一种基于深度学习的交安设施统计调查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：CN120107906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510579040.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于深度学习的交安设施统计调查方法是由杨水生;黄沙路;欧阳娜;何凌坚设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的交安设施统计调查方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交安设施识别技术领域，具体为一种基于深度学习的交安设施统计调查方法。本发明包括：采集视频帧图像及同步获取摄像设备的GPS与IMU数据；通过融合位姿估计算法构建修正位姿变换矩阵，结合单目深度估计与多帧深度图融合生成三维点云，提取交通安全设施的几何属性信息；利用YOLO算法对图像中交安设施进行识别，提取设施类别与位置，并与三维属性关联，生成结构化数据；基于模糊推理方法对设施状态进行等级判断；按道路桩号进行分段统计与分类汇总，输出统计报告。本发明可实现设施三维感知、状态智能评估及分类统计，适用于智慧公路运维与数字化交通设施管理。

本发明授权一种基于深度学习的交安设施统计调查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交安设施统计调查方法，其特征在于，包括： 采集视频帧图像数据，同步获取摄像设备的GPS与IMU数据，基于GPS与IMU数据计算视频帧图像之间的相对位姿变换矩阵并修正，获取修正位姿变换矩阵； 对每帧视频帧图像进行单目深度估计，生成稠密深度图，结合多个连续帧的稠密深度图与对应的修正位姿变换矩阵进行空间对齐与融合，构建三维场景点云，并提取交安设施的几何属性信息； 将修正位姿变换矩阵作为光流估计的运动约束，结合帧间图像特征，进行图像配准与运动补偿，生成去拖影图像； 利用YOLO目标检测算法对去拖影图像中交安设施进行识别，获得设施的类别，并与交安设施的几何属性信息进行关联，生成交安设施结构化数据； 将交安设施结构化数据与交安设施数据库中的标准属性进行模糊推理，判断设施的状态信息； 基于所述结构化数据与状态信息，按照预设道路桩号范围对交安设施进行分段统计与分类汇总，并输出统计报告； 图像配准与运动补偿的步骤包括： 基于修正位姿变换矩阵，预测连续图像帧之间的整体运动趋势，生成图像区域的初始位移估计，作为光流计算的初始输入； 结合图像帧间的特征点匹配关系，采用基于图像金字塔结构的LK光流算法进行多尺度光流估计，获得光流向量场； 在光流场计算过程中，将修正位姿变换矩阵所预测的方向作为引导信息，对光流向量场的方向进行约束与加权优化； 基于优化后的光流向量场，对图像帧进行像素级配准与运动补偿，生成去除运动拖影的图像序列； 生成交安设施结构化数据的步骤包括： 对去拖影图像输入至YOLO目标检测网络，获取交安设施的边界框位置、类别标签及识别置信度； 将识别的类别标签与三维场景点云中对应区域进行空间映射，根据图像坐标与点云投影关系提取该设施的几何属性信息； 基于类别标签和几何属性信息构建结构化数据条目，并为每个设施关联其所在桩号范围。

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