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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利多类别不安全驾驶行为检测方法、装置和计算机设备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：CN119903439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510051597.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权多类别不安全驾驶行为检测方法、装置和计算机设备是由张勇;蔡焌延;吴显淞;谢维信设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多类别不安全驾驶行为检测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多类别不安全驾驶行为检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：在不同的驾驶行为类别中，确定对目标对象进行检测的目标驾驶行为类别，基于目标驾驶行为类别生成驾驶行为检测任务；获取目标对象的驾驶行为数据；基于驾驶行为检测任务对驾驶行为数据进行数据筛选，得到与驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据，通过模态间数据融合算法，将与驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据进行整合，得到模态集合数据；将模态集合数据输入到时序神经网络模型中对模态集合数据的时间特征进行分析，得到目标对象在目标驾驶行为类别中的驾驶行为检测结果。采用本方法能够高效地、准确地、多样性地对不安全驾驶行为进行检测。

本发明授权多类别不安全驾驶行为检测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种多类别不安全驾驶行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 在不同的驾驶行为类别中，确定对目标对象进行检测的目标驾驶行为类别，基于所述目标驾驶行为类别生成所述目标对象对应的驾驶行为检测任务； 获取所述目标对象的驾驶行为数据，所述驾驶行为数据是包括驾驶行为生理数据和驾驶行为操作数据的多模态数据，所述驾驶行为生理数据表示对所述目标对象在驾驶过程中的生理特征进行描述的数据，所述驾驶行为操作数据表示对所述目标对象在驾驶过程中对车辆的操作行为进行描述的数据； 基于所述驾驶行为检测任务对所述驾驶行为数据进行数据筛选，得到与所述驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据，通过预设的模态间数据融合算法，将与所述驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据进行整合，得到模态集合数据； 获取所述驾驶行为检测任务对应的时序神经网络模型，将所述模态集合数据输入到所述时序神经网络模型中对所述模态集合数据的时间特征进行分析，得到所述目标对象在所述目标驾驶行为类别中的驾驶行为检测结果； 其中，所述通过预设的模态间数据融合算法，将与所述驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据进行整合，得到模态集合数据，包括： 将各个与所述驾驶行为检测任务相关的驾驶行为数据分别作为第一模态数据，对各个第一模态数据进行动态时间规整处理，得到同一时间步长的各个第一模态数据，将同一时间步长的各个第一模态数据分别作为第二模态数据；对各个第二模态数据进行特征提取得到各个第二模态数据分别对应的特征，对各个第二模态数据分别对应的特征进行编码处理，得到同一数据格式的各个第二模态数据，将同一数据格式的各个第二模态数据分别作为第三模态数据；将各个第三模态数据整合到同一表示空间中，得到在同一表示空间中的各个第三模态数据，将在同一表示空间中的各个第三模态数据作为初始模态集合数据；对所述初始模态集合数据进行反向传播处理以去除所述初始模态集合数据中的不一致特征和重复特征，得到模态集合数据。

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