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龙图腾网获悉厦门华厦学院申请的专利一种基于视觉识别的无人机交通疏导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：CN117523877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310261591.7，技术领域涉及：G08G1/09；该发明授权一种基于视觉识别的无人机交通疏导系统是由王宁;陈明明;陈育智设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的无人机交通疏导系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉识别的无人机交通疏导系统，本发明涉及交通疏导技术领域。该基于视觉识别的无人机交通疏导系统，通过导航定位交通拥堵路况，并在无人机飞行到达后，利用视觉目标识别及聚类方法对区域全车道、或某车道车辆前后密度差异判断是否拥堵，并根据不同类型的拥堵路况通过机载激光灯投影及扬声器语音进行疏导干预，通过光栅将插队并道的堵点后移、车道投影、展示警示文字及语音提示等在更大范围内引导车辆提前有序分流，有利于限制不文明插队车辆、警示事故、故障，疏导交通结点，提升通行效率。

本发明授权一种基于视觉识别的无人机交通疏导系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的无人机交通疏导系统，其特征在于：包括地图导入模块10、飞行定位模块20、全景摄像模块30、交通信息分析模块40、范围飞行模块50、通信模块60和交通疏导模块70，所述地图导入模块10的输出端与飞行定位模块20的输入端连接，飞行定位模块20的输出端与全景摄像模块30的输入端连接，所述全景摄像模块30的输出端与交通信息分析模块40的输入端连接，所述交通信息分析模块40的输出端与范围飞行模块50和交通疏导模块70的输入端连接，所述范围飞行模块50的输出端与通信模块60的输入端连接； 所述交通信息分析模块40的方法为：通过全景路况照片，识别区域内道路车道分隔线及车辆，通过将车辆抽象为车辆点，并对车辆点做密度聚类，依据聚类结果综合判定道路通行整体状态、异常车辆、异常路面情况及异常位置，具体分析方式为： P1：将全景路况照片发送至存储云端，利用内置的分析处理器，识别区域内道路指定侧的车道分隔线及车辆，并以单实线车道为界进行分隔，将车辆抽象为前进方向的车辆点；通过对上述车辆点进行密度聚类，获得此时划分密度值P实，以及相应的簇C1,C2,...,Cn，处于簇之外的均认定为噪声点； P2：计算照片中车辆前后之间的距离，再根据无人机的飞行高度计算照片中的车辆前后距离与实际距离之间的比例尺，从而计算实际车辆前后之间的距离，标记为M实； 根据车道等级标准及车道常规路况状态，拟定车道前后车合理间距，记M0为常规行车间距，M缓为缓行间距、M堵为拥堵间距；分别以常规行车间距为参照，预设正常通行聚类密度P0，缓行密度P缓，和拥堵密度P堵；预设路况参数阈值W，正常通行阈值W0=0.2，缓行阈值W缓=1.0，拥堵阈值W堵=3.0； P实≥P堵，则判定路况为拥堵； P3：针对密度聚类结果，找到前进方向的簇C1，从C1中找到前进方向侧的边缘点即最前车A，判断车A的簇外前车B是否属于噪声点或属于另一簇C2； 如果车B属于簇C2，则程序跳过簇C1，从C2开始寻找簇C2的前进侧边缘点，重复本流程P3； 如果车B是噪声点，计算A、B两车距离DAB，如果距离DAB=PM实*1+W实，其中，W实为当前聚类密度PM实对应适用的路况参数阈值，则判定A车速度过低，否则判定B车速过低； 再判断车A、B所在车道是否为实线，如果实线则直接提醒当前车道车A、B，如果不是实线，则判定是最内道前进方向侧边缘点车辆A长时间占用超车道，提醒车A； P4：在T秒钟的时间间隔后，重复上述操作，如果3次的判定结果均一致，则转由交通疏导模块70执行相应疏导操作。

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