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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學申請的專利一種交通異常檢測方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119169541B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410899768.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)一種交通異常檢測方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)是由季澤華;黃堅設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-07-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種交通異常檢測方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例公開了一種交通異常檢測方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。其中，方法包括：獲取待檢測的連續(xù)多幀交通視頻；通過兩編碼器分別對前幾幀視頻的RGB圖像和光流圖像進行編碼；將所述兩編碼器最后一層輸出的全局RGB特征和全局光流特征進行多尺度注意力融合，得到RGB與光流的深度融合特征；根據(jù)兩記憶模塊中記錄的正常特征，分別對所述深度融合特征和全局光流特征進行重構(gòu)；通過兩解碼器分別對兩重構(gòu)特征進行解碼，分別還原最后一幀視頻的RGB圖像和光流圖像；根據(jù)各還原圖像與原圖像的差異，以及各被重構(gòu)特征與正常特征的差異，判斷所述最后一幀視頻是否具有交通異常風險。本實施例提高交通異常檢測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種交通異常檢測方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種交通異常檢測方法，其特征在于，包括： S110、獲取待檢測的連續(xù)多幀交通視頻； S120、通過兩編碼器分別對前幾幀視頻的RGB圖像和光流圖像進行編碼，由各編碼器的各層分別輸出多層RGB特征和多層光流特征；其中，在對RGB圖像編碼時，將RGB編碼器各層輸出的RGB特征與光流編碼器對應層輸出的光流特征相加后輸入所述RGB編碼器的下一層，實現(xiàn)RGB與光流的淺層信息交互； S130、將所述兩編碼器最后一層輸出的全局RGB特征和全局光流特征進行多尺度注意力融合，得到RGB與光流的深度融合特征； S140、根據(jù)兩記憶模塊中記錄的正常特征，分別對所述深度融合特征和全局光流特征進行重構(gòu)，其中，所述兩記憶模塊中的正常特征分別代表了正常交通視頻的深度融合特征和全局光流特征的特性； S150、通過兩解碼器分別對兩重構(gòu)特征進行解碼，分別還原最后一幀視頻的RGB圖像和光流圖像； S160、根據(jù)各還原圖像與原圖像的差異，以及各被重構(gòu)特征與正常特征的差異，判斷所述最后一幀視頻是否具有交通異常風險； 其中，在S120之前，還包括： 獲取正常交通視頻數(shù)據(jù)集，并提取其中的連續(xù)多幀視頻作為樣本； 利用各樣本對各編碼器和解碼器進行訓練，訓練過程中分別對各樣本執(zhí)行S120-S150的操作，并通過各還原圖像與原圖像的差異最小化，以及各被重構(gòu)特征與正常特征的差異最小化構(gòu)建損失函數(shù)；具體的，將任一還原圖像與原圖像分別沿高度方向分層；根據(jù)各層到攝像頭的距離，分別對各層像素進行不同尺度的平均池化；將各平均池化后的圖像進行分塊；根據(jù)各塊到攝像機的距離，對各塊與原圖像塊的差異進行加權(quán)平均；構(gòu)建損失函數(shù)，使加權(quán)平均后的差異最小化。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學院路37號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。