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龙图腾网获悉山西交投产业科技发展有限公司申请的专利基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测方法及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：CN121188450B 。

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：202511215009.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测方法及系统是由刘鹏远;蒋映辉;潘笑靓;杜文泽;栾泽强;盛淑玮;张彤;王超;鹿鸿远;邹枫;李宏桃设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测方法及系统，属于行人检测技术领域，包括设备部署模块，获取关键数据信息；数据处理及储存模块，对获取的关键数据信息进行储存以及预处理操作；分析模块，包括置信度评估单元、感知模块分析单元以及多源动态融合单元，用于判断是否存在行人闯入行为；报警模块，在判断存在行人闯入后生成对应报警进行响应。本发明可以根据多源数据进行综合分析来更加准确的快速的对行人闯入进行识别判断，同时还可以根据不同天气情况来赋予不同感知模块对应的权重，使系统可以自主适配极端天气下的感知特性，从而减少环境对检测的干扰，提升检测的准确度。

本发明授权基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的高速公路行人闯入实时检测系统，其特征在于，所述系统包括： 设备部署模块，所述设备部署模块用于在高速公路部署多种监测设备，以获取关键数据信息，所述监测设备包括毫米波雷达、红外热成像相机以及视觉摄像头，所述关键数据信息包括毫米波雷达获取的雷达信息、红外热成像相机获取的红外信息以及视觉摄像头获取的影像信息，同时还包括当地气象局获取的气象信息； 数据处理及储存模块，所述数据处理及储存模块则用于对获取的关键数据信息进行储存以及预处理操作； 分析模块，所述分析模块包括置信度评估单元、感知模块分析单元以及多源动态融合单元，所述置信度评估单元基于获取的关键数据信息进行分析，从而生成对应的置信度评分，所述感知模块分析单元则基于各个设备获取的关键数据信息进行分析生成对应的特征值，所述多源动态融合单元则基于置信度评分，采用机器学习技术赋予各个特征值权重，从而综合分析生成报警系数，根据报警系数大小来判断是否存在行人闯入； 报警模块，所述报警模块在判断存在行人闯入后生成对应报警进行响应； 所述感知模块分析单元工作方法为：根据获取的雷达信息，获取雷达的反射截面积、目标的径向速度、点云密度D以及目标方位角，根据目标方位角在连续3帧内的变化率得出方位角连续值，根据目标速度在连续3帧内的标准差得出径向速度稳定值； 对获取的参数归一化处理后，通过公式 得出雷达特征值； 其中，、以及为校准参数，为行人RCS下限，为行人RCS上限； 基于获取的红外信息，获取目标的温度值，根据目标区域平均温度与背景区域平均温度的差值获取温度比对值，根据目标温度在连续5帧内的标准差来获取温度稳定值，同时根据目标热像图的轮廓与预设行人轮廓模板进行比对得出热轮廓完整度； 通过公式 计算出红外特征值； 其中，函数定义为，为温度比对阈值，为轮廓完整度参考值，为温度稳定值阈值，、以及为校准参数； 基于影像信息，根据目标区域与行人语义模板的匹配分数，通过预训练的轻量化CNN提取特征计算，获取行人的语义特征值； 所述多源动态融合单元判断是否存在行人闯入的方法为： 根据各个特征值所对应的工作环境，通过机器学习技术进行训练得到各个特征值下的赋值模型，所述赋值模型内包含有各天气影响项，将获取的各天气影响项的置信度评分输入到赋值模型中，得到各个特征值的权重，其中雷达特征值的权重为，红外特征值的权重为，语义特征值的权重为，通过公式得出报警系数； 将获得的报警系数与报警系数阈值进行比对，当时，则判断高速公路存在行人闯入。

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