一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明提供一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法，该方法令原始视频通过YOLOv3网络得到当前时刻下图像内行人轨迹后进行格式转换，经卡尔曼滤波器得到坐标系行人轨迹估计，进而得到行人轨迹直线方程；同时根据冲突点判定模型进行各种行人状态的检测与潜在冲突点真伪的判断，输出最终预测结果。该方法能够准确地预测出行人间即将出现的堵塞状态，且能对行人的各种行进状态做出准确的判断，能够为无人驾驶汽车与无人配送机器人的行进路径规划提供依据。
《一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021101700400，当前法律状态为已下证，由青岛大学提出申请，发明人为李宪;于继宇;杨明业;杨海强;赵东杰，申请日期为2021-02-08，公开（公告）日期为2023-10-17，国际专利分类号（IPC）为 G01C 21/34 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于YOLOv3与卡尔曼滤波的行人堵塞状态预测方法，该方法令原始视频通过YOLOv3网络得到当前时刻下图像内行人轨迹后进行格式转换，经卡尔曼滤波器得到坐标系行人轨迹估计，进而得到行人轨迹直线方程；同时根据冲突点判定模型进行各种行人状态的检测与潜在冲突点真伪的判断，输出最终预测结果。该方法能够准确地预测出行人间即将出现的堵塞状态，且能对行人的各种行进状态做出准确的判断，能够为无人驾驶汽车与无人配送机器人的行进路径规划提供依据。
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