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龙图腾网获悉北京庚图科技有限公司申请的专利基于北斗导航的车辆监测方法、装置、电子设备及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：CN116758774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310752028.X，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权基于北斗导航的车辆监测方法、装置、电子设备及介质是由朱英丽;乔可;杨银苓;陈好;邓晓红设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于北斗导航的车辆监测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及安全监控技术领域，尤其是涉及一种基于北斗导航的车辆监测方法、装置、电子设备及介质，方法包括获取待监测区域的北斗视频流；识别北斗视频流中的至少一个车辆特征，并确定每个车辆特征对应的车辆速度信息；将车辆加速度超过预设标准加速度和车辆行驶速度超过预设标准行驶速度的车辆确定为异常行驶车辆；从历史异常数据中确定异常行驶车辆的异常类型；当异常类型为非常规异常时，根据北斗视频流，确定异常行驶车辆的当前位置和转移区域位置，并根据当前位置和转移区域位置确定转移路线，并将转移路线发送至异常行驶车辆对应的终端设备；当异常类型为常规异常时，生成降速预警。本申请能够提高车辆驾驶过程中的安全性。

本发明授权基于北斗导航的车辆监测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗导航的车辆监测方法，其特征在于，包括： 获取待监测区域的北斗视频流； 识别所述北斗视频流中的至少一个车辆特征，并确定每个车辆特征对应的车辆速度信息，所述车辆速度信息包括第一预设时间段内对应车辆的车辆加速度和车辆行驶速度； 将车辆加速度超过预设标准加速度和车辆行驶速度超过预设标准行驶速度的车辆确定为异常行驶车辆； 基于所述异常行驶车辆对应的车辆特征，从历史异常数据中确定所述异常行驶车辆的异常类型，所述异常类型包括非常规异常和常规异常，非常规异常为驾驶员在历史驾驶过程中未曾使用过当前行驶过程中的车辆加速度和车辆行驶速度进行驾驶，或者少量使用当前行驶过程中的车辆加速度和车辆行驶速度进行驾驶的次数；常规异常为驾驶员在历史驾驶过程中多次使用当前行驶过程中的车辆加速度和车辆行驶速度进行驾驶； 当所述异常类型为非常规异常时，根据所述北斗视频流，确定所述异常行驶车辆的当前位置和转移区域位置，并根据所述当前位置和转移区域位置确定转移路线，并将所述转移路线发送至所述异常行驶车辆对应的终端设备； 当所述异常类型为常规异常时，生成降速预警； 其中，所述根据所述北斗视频流，确定所述异常行驶车辆的当前位置和转移区域位置，包括： 根据所述北斗视频流中每个北斗图像中包含的异常行驶车辆特征，对每个北斗图像进行标记得到对应的特征图像； 根据多张特征图像确定所述异常行驶车辆的行驶方向和当前位置； 根据所述行驶方向从北斗视频流中确定待转移区域图像，并识别所述待转移区域图像中包含的子区域地址和类型，将类型为预设类型的子区域确定为初始子区域； 当初始子区域的数量为一个时，将所述初始子区域确定为转移区域，并将所述初始子区域位置确定为转移区域位置； 当初始子区域的数量为至少两个时，将与所述当前位置之间的间隔距离最近的初始子区域确定为转移区域，并将所述初始子区域位置确定为转移区域位置； 其中，所述根据所述当前位置和转移区域位置确定转移路线之后，还包括： 根据所述北斗视频流确定所述转移路线的转移长度和所述转移路线中的车辆数量，并根据所述转移长度和所述车辆数量确定所述转移路线中的车辆密度； 当所述车辆密度高于预设标准车辆密度时，获取至少一个无人机设备的待命位置，并根据所述转移路线和所述至少一个无人机设备的待命位置，确定目标无人机设备； 根据所述转移路线生成驱散指令，并按照所述驱散指令控制所述无人机设备对所述转移路线上的车辆进行驱散； 其中，所述根据所述转移路线生成驱散指令，并按照所述驱散指令控制所述无人机设备对所述转移路线上的车辆进行驱散之后，还包括： 基于所述异常行驶车辆的行驶速度，调整所述无人机设备的驱散速度，以使所述无人机设备位于所述异常行驶车辆行驶前方； 当所述无人机设备与所述异常行驶车辆之间的间隔距离大于预设间隔距离时，为所述无人机设备与所述异常行驶车辆之前的间隔路径设置电子围栏； 当监测到所述电子围栏内出现其余车辆时，生成警示信号，并将所述警示信号发送至所述其余车辆对应的车辆终端； 其中，基于所述异常行驶车辆的行驶速度，调整所述无人机设备的驱散速度，包括： 根据异常行驶车辆的当前位置和无人机设备的待命位置，确定异常行驶车辆与无人机设备之间的间隔距离；根据异常行驶车辆的行驶速度和加速度得到异常行驶车辆可以达到的最大行驶速度和达到最大行驶速度时所需时长；将异常行驶车辆与无人机设备之间的间隔距离、异常行驶车辆的加速度、最大行驶速度以及行驶至最大速度时所需时长导入第一计算公式中，得到无人机设备追赶上异常行驶车辆所需的最短时间，其中，第一计算公式为： tcatch=s+0.5×aa×t2maxavmaxa+vb； 其中，s用于表征异常行驶车辆与无人机设备之间的间隔距离； aa用于表征异常行驶车辆的加速度； tmaxa用于表征异常行驶车辆达到最大行驶速度时所需时长； vmaxa用于表征异常行驶车辆达到的最大行驶速度； vb用于表征无人机设备的初始启动速度； 将无人机设备追赶上异常行驶车辆所需的最短时间和无人机设备启动时所需的第一加速度导入第二计算公式中，得到无人机设备的第一驱散速度，其中，第二计算公式为：vb驱散＝vb+ab×tcatch；其中，vb驱散用于表征无人机设备的第一驱散速度；ab用于表征无人机设备的第一加速度；tcatch用于表征无人机设备追赶上异常行驶车辆所需的最短时间； 对第一公式和第二公式进行结合运算，得到无人机设备的第一驱散速度和无人机设备的第一加速度； 当所述无人机设备的行驶位置与所述异常行驶车辆的行驶位置一致时，降低第一加速度得到第二加速度，再根据第二加速度，确定无人机设备的第二驱散速度，控制无人机设备按照第二驱散进行移动，以使无人机设备与异常行驶车辆之间保持较短的相对间隔距离； 其中，所述从历史异常数据中确定所述异常行驶车辆的异常类型，包括： 从历史异常数据中确定第二预设时间段内的多组异常驾驶人员面部特征和对应的异常车辆特征； 将多组异常驾驶人员面部特征和对应的异常车辆特征进行特征整合得到异常特征矩阵，所述异常特征矩阵中包括多个异常驾驶人员面部特征各自对应的至少一个异常车辆特征； 将异常车辆特征的数量超过预设标准异常数量的异常驾驶人员面部特征确定为异常关注特征； 根据所述异常特征矩阵，判断所述异常行驶车辆的车辆特征对应的异常驾驶人员面部特征是否为所述异常关注特征； 若是，则确定所述异常行驶车辆的异常类型为常规异常类型； 若否，则确定所述异常行驶车辆的异常类型为非常规异常类型。

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