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恭喜安科優(yōu)選(深圳)技術(shù)有限公司李祥獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜安科優(yōu)選(深圳)技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119380549B

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202411875460.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G08G1/01;該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)是由李祥設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-12-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法、裝置及介質(zhì),適用于城市交通監(jiān)控中心平臺(tái),方法包括:對(duì)城市交通監(jiān)控任務(wù)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警配置處理;響應(yīng)于城市交通監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行,通過(guò)城市交通監(jiān)控?cái)z像頭采集經(jīng)過(guò)交通節(jié)點(diǎn)區(qū)域車(chē)輛或人的行駛視頻數(shù)據(jù),對(duì)車(chē)輛或人的每張交通行駛圖像進(jìn)行軌跡特征處理,得到車(chē)輛或人的每張交通行駛圖像的交通行駛軌跡特征;根據(jù)交通行駛軌跡特征和每張交通行駛圖像中車(chē)輛或人的圖像采集質(zhì)量信息確定交通節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的預(yù)警校驗(yàn)圖像;若車(chē)輛或人在交通節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的預(yù)警校驗(yàn)圖像滿(mǎn)足監(jiān)控預(yù)警規(guī)則,則向預(yù)警終端發(fā)送預(yù)警通知信息;該方案可以提高城市交通監(jiān)控和預(yù)警的實(shí)時(shí)性。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于人工智能的城市交通監(jiān)控預(yù)警方法,其特征在于,適用于城市交通監(jiān)控中心平臺(tái),所述城市交通監(jiān)控預(yù)警方法包括:對(duì)城市交通監(jiān)控任務(wù)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警配置處理,得到城市交通監(jiān)控任務(wù)的監(jiān)控預(yù)警規(guī)則;獲取城市交通布控的交通攝像頭標(biāo)識(shí)集,所述交通攝像頭標(biāo)識(shí)集指示多個(gè)城市交通監(jiān)控?cái)z像頭,所述城市交通監(jiān)控?cái)z像頭部署在城市的關(guān)鍵交通節(jié)點(diǎn),用于對(duì)車(chē)輛和行人進(jìn)行圖像采集;響應(yīng)于所述城市交通監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行,通過(guò)所述城市交通監(jiān)控?cái)z像頭采集經(jīng)過(guò)所述交通節(jié)點(diǎn)區(qū)域車(chē)輛或人的行駛視頻數(shù)據(jù),所述行駛視頻數(shù)據(jù)包括車(chē)輛或人的至少兩張交通行駛圖像;對(duì)所述車(chē)輛或人的每張交通行駛圖像進(jìn)行軌跡特征處理,得到車(chē)輛或人的每張交通行駛圖像的交通行駛軌跡特征,其中,車(chē)輛或人的交通行駛軌跡特征是指在城市交通監(jiān)控系統(tǒng)中,通過(guò)分析車(chē)輛或行人在一定時(shí)間和空間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)路徑所提取的一系列描述性參數(shù);根據(jù)所述交通行駛軌跡特征生成所述車(chē)輛或人在所述交通節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的交通行駛軌跡;獲取每張交通行駛圖像中車(chē)輛或人的圖像采集質(zhì)量信息;所述圖像采集質(zhì)量信息包括圖像采集質(zhì)量得分,用于衡量所述交通監(jiān)控?cái)z像頭采集到的所述車(chē)輛或人在所述交通行駛圖像中的質(zhì)量;按照視頻時(shí)間順序在所述行駛視頻數(shù)據(jù)中提取待校驗(yàn)交通行駛圖像;若所述交通行駛軌跡在第一預(yù)設(shè)軌跡范圍內(nèi),且所述圖像采集質(zhì)量得分大于或等于第一預(yù)設(shè)閾值,則將所述待校驗(yàn)交通行駛圖像確定為預(yù)警校驗(yàn)圖像,其中,所述第一預(yù)設(shè)軌跡范圍表征車(chē)輛或人在交通節(jié)點(diǎn)區(qū)域處于行駛正常狀態(tài);若所述交通行駛軌跡在第一預(yù)設(shè)軌跡范圍內(nèi),且所述圖像采集質(zhì)量得分小于第一預(yù)設(shè)閾值,重新執(zhí)行按照視頻時(shí)間順序在所述行駛視頻數(shù)據(jù)中提取待校驗(yàn)交通行駛圖像的步驟;若所述交通行駛軌跡在第二預(yù)設(shè)軌跡范圍內(nèi),獲取圖像采集質(zhì)量得分最高的目標(biāo)交通行駛圖像;其中,所述第二預(yù)設(shè)軌跡范圍表征車(chē)輛或人在交通節(jié)點(diǎn)區(qū)域處于行駛異常狀態(tài),則將所述目標(biāo)交通行駛圖像的圖像采集質(zhì)量得分,所述交通行駛軌跡對(duì)應(yīng)的多個(gè)交通行駛軌跡特征組合成圖像質(zhì)量指標(biāo)序列,所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列包括至少一個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo),其中,一個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)圖像采集質(zhì)量得分或交通行駛軌跡特征;對(duì)所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列中每個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算,得到所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列中每個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差,所述指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差衡量所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列中指標(biāo)的離散程度;對(duì)所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算,得到各圖像質(zhì)量指標(biāo)之間的指標(biāo)相關(guān)系數(shù),其中,所述指標(biāo)相關(guān)系數(shù)用于衡量圖像質(zhì)量指標(biāo)之間的線性關(guān)系;根據(jù)所述每個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差和所述各圖像質(zhì)量指標(biāo)之間的指標(biāo)相關(guān)系數(shù)確定所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列中每個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重;根據(jù)所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列中每個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重對(duì)所述圖像質(zhì)量指標(biāo)序列進(jìn)行加權(quán)處理,得到所述目標(biāo)交通行駛圖像的綜合質(zhì)量得分;根據(jù)所述綜合質(zhì)量得分確定所述目標(biāo)交通行駛圖像為預(yù)警校驗(yàn)圖像;其中若目標(biāo)交通行駛圖像的綜合質(zhì)量得分大于預(yù)設(shè)閾值時(shí),確定所述目標(biāo)交通行駛圖像為預(yù)警校驗(yàn)圖像,否則,需要選擇其余交通行駛圖像作為預(yù)警校驗(yàn)圖像;若所述車(chē)輛或人在所述交通節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的預(yù)警校驗(yàn)圖像滿(mǎn)足所述監(jiān)控預(yù)警規(guī)則,則向預(yù)警終端發(fā)送預(yù)警通知信息。

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