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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警系统与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：CN115187953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210430802.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警系统与方法是由李攀杰;张佳妍;于爽;王劲森;辛洪民设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警系统与方法。首先，布置数据采集系统，即在目标车道上部以及侧面布置摄像头进行图像采集。其次，依据车道顶部摄像头的图像识别车辆整体信息，例如车辆类型、车轴等；依据车道侧采集的轮胎图像识别信息，例如轮胎型号、轮胎与地方接触面积等。然后，基于轮胎型号对应胎压的不确定度，结合车辆轴数及接触面积计算车辆荷载的概率分布特征。最后，根据车梁重量要求小于道路桥梁限重的条件，利用可靠度分析方法进行超载车辆的风险预警。本发明着眼于常于桥梁边道行驶的易超载车辆，基于车辆的车胎压分布特征研究结果，利用接触面积、压强与受力大小的关系，运用简单的物理知识来进行动态车辆核载的识别，为桥梁车辆识别提供一种风险偏好可根据需要调整且稳定、简单且可靠的道路桥梁超载预警系统与方法。

本发明授权一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉技术的道路桥梁超载预警方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：布置数据采集系统：选定待检测车道，利用现有的车道顶部的摄像头采集检测车道上车辆的整体图像；在车道侧面布置摄像头采集车辆的侧面轮胎整体图像； 步骤二：车辆特征整体识别：利用车辆顶部摄像头采集的图像，通过深度学习目标检测算法自动判别车辆信息：车牌、车型、车轴数； 步骤三：局部车胎特征识别：利用车道侧面摄像头采集的图像，识别轮胎型号及轮胎与地面接触长度，通过轮胎型号获得轮毂直径及轮胎宽度，进而获得轮胎与地面接触面积；实际车辆胎压符合正态分布，其中是胎压均值，为胎压的标准差，具体包括： 步骤3.1、通过大数据采集识别不同型号的轮胎的特殊标志点从而判断轮胎型号，从而得到轮胎宽度及轮毂直径； 步骤3.2、对目标车辆轮胎图像进行灰度处理，对轮胎边缘检测进行边缘检测后提取出近似直线段作为轮胎与地面的接触长度，并将该直线段在所拍摄图像上的相对长度定义为该轮胎与地面接触的像素长度，留做下一步转换； 步骤3.3、将识别得到的轮毂直径用于标定图片，进而利用相似原理的算法将轮胎与地面接触的像素长度转换为轮胎与地面的实际接触长度； 步骤3.4、通过计算机视觉识别系统分析出车辆轮胎与地面的接触长度，结合轮胎型号自动填入相应的轮胎宽度，进而通过轮胎与地面的接触形状近似长方形计算出车辆轮胎与地面的接触面积；其中，轮胎与地面的接触面积的表达公式为： 其中，为第个轮胎与路面接触面积,为第个轮胎与路面接触长度,为系统自动匹配该轮胎与地面的接触宽度取值； 步骤3.5、根据目标车辆的车型，从数据库中匹配该轮胎的胎压及该车型的道路桥梁的限重值； 步骤四：识别车辆重量：通过各个轮胎与地面的接触面积、胎压特征和车轴数，计算目标车辆荷载的概率密度函数；具体为：考虑车辆胎压浮动，将胎压结合车辆车轴数及目标车辆单个轮胎与地面的接触面积，得出车辆荷载的概率密度函数，其中，车辆荷载的概率密度函数与接触面积和胎压的关系为： 其中，车辆荷载的概率密度函数，为车辆荷载，，，为车辆右侧轮胎数，即车轴数，为第个轮胎与路面接触面积； 步骤五：超重车辆的风险预警：识别车重要求小于道路桥梁的限重；计算目标车辆的超重概率，根据风险偏好设置预警百分比，进行四级预警，具体包括： 步骤5.1、当时，为道路桥梁的限重，车辆超重，根据车辆荷载的概率密度函数进而可得目标车辆的超重概率，其中，车辆的超重概率的表达式为： 其中，为目标车辆的超重概率； 步骤5.2、预警信号的级别依据目标车辆的概率区间划分可依据公路桥梁等级、桥梁现状因素由相关管理单位自行设置；新建二级公路桥梁设置预警信号为四级：Ⅳ级，一般，Thelowpossiblewarning,目标车辆的超重概率为；Ⅲ级，较重，Thehighpossiblewarning,目标车辆的超重概率为；Ⅱ级，严重，Thehigherpossiblewarning,目标车辆的超重概率为；Ⅰ级，特别严重,Thehighestpossiblewarning，目标车辆的超重概率为；依次用蓝色、黄色、橙色和红色表示，同时以中英文标识。

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