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龙图腾网获悉贵州开放大学(贵州职业技术学院);贵州兴黔信息科技有限公司申请的专利基于多目标检测的图像识别方法、系统及存储介质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：CN121686384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610186814.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于多目标检测的图像识别方法、系统及存储介质是由韩华尧;郭有彬;袁琳琳设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标检测的图像识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多目标检测的图像识别方法、系统及存储介质，涉及图像视觉识别技术领域，解决当前车辆检测方法无法对后方被遮挡车辆进行检测，进而无法完整获取后方车辆信息的问题，方法为：构建待检测车辆的待检测图像，而后根据待检测图像计算待检测车辆的车辆高度；对待检测图像中后方检测区域内是否存在跟随车辆进行判断；将跟随车辆检测图像中跟随车辆的车辆边框进行分割，依据前边框区域的识别结果和挡风玻璃边框区域的识别结果判定待检测车辆是否遮挡跟随车辆；基于所有车辆的实时车辆视频对跟随车辆是否通过上一道路摄像机进行判定，并基于判定结果获取跟随车辆的车牌号码，本发明实现对被前车遮挡的后方车辆信息的准确识别。

本发明授权基于多目标检测的图像识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于多目标检测的图像识别方法，其特征在于，方法包括： 步骤S1，依据实时车辆视频构建待检测车辆的待检测图像，而后根据待检测图像计算待检测车辆的车辆高度； 步骤S2，通过疑似车辆像素点的总数和车顶像素序列的数量对待检测图像中后方检测区域内是否存在跟随车辆进行判断； 步骤S3，将跟随车辆检测图像中跟随车辆的车辆边框进行分割，依据前边框区域的识别结果和挡风玻璃边框区域的识别结果判定待检测车辆是否遮挡跟随车辆； 步骤S4，基于所有车辆的实时车辆视频对跟随车辆是否通过上一道路摄像机进行判定，并基于判定结果获取跟随车辆的车牌号码； 其中，所述步骤S4包括如下子步骤： 步骤S41，获取跟随车辆的上边框区域对应区域轮廓，同时将上边框区域内所有像素点的像素值转换为灰度值； 步骤S42，获取上一道路摄像机拍摄得到的所有车辆对应实时车辆视频，并重复步骤S16得到实时车辆视频中所有车辆的上边框区域，同时获取所有车辆的上边框区域对应区域轮廓以及所有像素点的灰度值； 步骤S43，将所有车辆的上边框区域对应区域轮廓与跟随车辆的上边框区域对应区域轮廓进行比对； 若任一车辆的上边框区域对应区域轮廓与跟随车辆的上边框区域对应区域轮廓完全重合，则进入步骤S44； 若所有车辆的上边框区域对应区域轮廓与跟随车辆的上边框区域对应区域轮廓不重合，则不进行任何操作； 步骤S44，将所有车辆的上边框区域内像素点进行编号，同理对跟随车辆的上边框区域内像素点进行编号，并将相同编号的像素点对应灰度值相减后取绝对值，计算得到所有像素点之间的像素灰度差值，并统计像素灰度差值大于差值阈值的像素点数量； 若像素点数量大于数量阈值，则不进行任何操作； 若像素点数量小于等于数量阈值，则判定对应车辆为疑似跟随车辆，并进入步骤S45； 步骤S45，获取当前道路中上一道路摄像机与当前道路摄像机之间的间隔距离、当前道路的区间下限值、上一道路摄像机拍摄疑似跟随车辆的第一时间节点和当前道路摄像机拍摄疑似跟随车辆的第二时间节点； 步骤S46，将间隔距离除以当前道路的区间上限值，计算得到车辆从上一道路摄像机的位置行驶至当前道路摄像机的位置对应最小行驶时长，同理将间隔距离除以当前道路的区间下限值，计算得到车辆从上一道路摄像机的位置行驶至当前道路摄像机的位置对应最大行驶时长； 步骤S47，将第一时间节点加上最小行驶时长，并将计算得到的时间节点作为到达时间区间的最小端点值，同理将第一时间节点加上最大行驶时长，并将计算得到的时间节点作为到达时间区间的最大端点值，依据最大端点值和最小端点值构建疑似跟随车辆的到达时间区间； 步骤S48，当第二时间节点属于到达时间区间时，判定疑似跟随车辆为跟随车辆，并进入步骤S49； 当第二时间节点不属于到达时间区间时，判定疑似跟随车辆不为跟随车辆； 步骤S49，将上一道路摄像机拍摄得到的跟随车辆对应实时车辆视频转换为视频帧图像，重复步骤S31～步骤S34，获取跟随车辆的车牌号码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州开放大学(贵州职业技术学院);贵州兴黔信息科技有限公司，其通讯地址为：551000 贵州省贵阳市云岩区八鸽岩路138号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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