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龍圖騰網獲悉亞信科技(中國)有限公司申請的專利基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114612884B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111602209.1，技術領域涉及：G06V20/59；該發明授權基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法及相關裝置是由龔福才;蔣樂;陳科名;劉敏;宋勇;歐陽曄設計研發完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法及相關裝置在說明書摘要公布了：一種基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法及相關裝置，包括：從獲取的輸入視頻流中以不同的采樣率分別提取第一視頻幀序列和第二視頻幀序列；將第一視頻幀序列和第二視頻幀序列分別進行卷積特征的提取；針對不同的時空尺度，將從第一視頻幀序列和第二視頻幀序列中提取的特征分別進行融合；對融合結果進行分類，輸出輸入視頻流的分類信息。通過采用上述技術方案，避免特征丟失，提升異常駕駛行為的準確率；同時，降低識別方法對成像環境的要求。

本發明授權基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于視頻流神經網絡的異常駕駛行為識別方法，其特征在于，包括： 從獲取的輸入視頻流中以不同的采樣率分別提取第一視頻幀序列和第二視頻幀序列； 將所述第一視頻幀序列和所述第二視頻幀序列分別進行卷積特征的提取；所述第一視頻幀序列的幀數小于所述第二視頻幀序列的幀數； 針對不同的時空尺度，將從所述第一視頻幀序列和所述第二視頻幀序列中提取的特征分別進行融合； 對融合結果進行分類，輸出所述輸入視頻流的分類信息； 所述將所述第一視頻幀序列和第二視頻幀序列分別進行卷積特征的提取之前，具體步驟包括： 將所述第一視頻幀序列和所述第二視頻幀序列兩者之中每一幀處理為寬高為相一致的圖像； 所述將所述第一視頻幀序列和第二視頻幀序列分別進行卷積特征的提取，包括： 獲得所述第一視頻幀序列和所述第二視頻幀序列分別輸入至第一卷積分支和第二卷積分支之中； 在所述第一卷積分支之中，依次利用3D卷積塊和多個第一卷積殘差塊進行卷積操作提取空間特征； 在所述第二卷積分支之中，依次利用3D卷積塊和多個第二卷積殘差塊進行卷積操作提取時序特征； 獲取空間特征和時序特征，所述時序特征融合至與其同一尺度的所述空間特征之中得到融合后的時空特征； 獲得融合后的時空特征，以作為所述第一卷積分支后續卷積操作的特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人亞信科技(中國)有限公司，其通訊地址為：100193 北京市海淀區西北旺東路10號院東區19號樓1層101；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。