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龙图腾网获悉北京数字基建投资发展有限公司申请的专利基于深度学习的路侧数字化视频监控方法及系统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：CN119007131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410664120.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于深度学习的路侧数字化视频监控方法及系统是由邱磊;孙雨晴;李强;郭竞;李佑熙;颜敏设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路侧数字化视频监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的路侧数字化视频监控方法及系统，包括：首先获取并分析路侧监控影像，识别车辆异常行为。一旦发现异常分类结果，即确定对应的目标车辆图像数据，并从中提取目标驾驶对象的人脸数据。这些数据随后被输入到预先训练的驾驶对象疲劳驾驶检测模型中，以判断驾驶对象的疲劳状态，从而得到监控结果。如此设计，实现了对交通监控影像的自动分析，提高了异常行为检测的准确性和效率，为智能交通管理提供了有力支持。

本发明授权基于深度学习的路侧数字化视频监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的路侧数字化视频监控方法，其特征在于，包括：获取待分析的路侧监控影像以及与所述路侧监控影像相应的车辆异常行为分类指示，并针对所述路侧监控影像和所述车辆异常行为分类指示进行分析，得到所述车辆异常行为分类指示的分类结果；当所述分类结果表征为异常分类结果时，确定所述异常分类结果对应的目标车辆图像数据；获取所述目标车辆图像数据包括的目标驾驶对象的目标人脸数据，并将所述目标人脸数据输入预先训练的驾驶对象疲劳驾驶检测模型，得到所述目标驾驶对象的驾驶对象疲劳状态作为监控结果；所述获取待分析的路侧监控影像以及与所述路侧监控影像相应的车辆异常行为分类指示，并针对所述路侧监控影像和所述车辆异常行为分类指示进行分析，得到所述车辆异常行为分类指示的分类结果，包括：获取待分析的路侧监控影像以及与所述路侧监控影像相应的车辆异常行为分类指示；获取与所述车辆异常行为分类指示弱关联的路侧监控影像特征提取网络以及与所述车辆异常行为分类指示强关联的路侧监控影像特征映射网络，所述路侧监控影像特征提取网络用于提取路侧监控影像特征，所述路侧监控影像特征映射网络是根据所述车辆异常行为分类指示经过先期训练获取的神经网络；通过所述路侧监控影像特征提取网络对所述路侧监控影像进行特征提取操作，得到与所述车辆异常行为分类指示弱关联的第一路侧监控影像特征；通过所述路侧监控影像特征映射网络对所述第一路侧监控影像特征进行特征映射，得到与所述车辆异常行为分类指示强关联的第二路侧监控影像特征；获取所述车辆异常行为分类指示的语义描述特征提取网络以及与所述车辆异常行为分类指示强关联的特征表示，所述语义描述特征提取网络用于提取语义描述特征，所述特征表示是根据所述车辆异常行为分类指示经过先期训练获取的特征向量；通过所述语义描述特征提取网络对所述特征表示进行特征提取操作，得到与所述车辆异常行为分类指示弱关联的第一语义描述特征；通过所述语义描述特征提取网络对预置基准描述进行特征提取操作，得到与所述车辆异常行为分类指示强关联的第二语义描述特征；对比所述第一路侧监控影像特征和所述第一语义描述特征，得到第一特征匹配程度；对比所述第二路侧监控影像特征和所述第二语义描述特征，得到第二特征匹配程度；根据预置重要性系数对所述第一特征匹配程度和所述第二特征匹配程度执行线性叠加运算，得到所述车辆异常行为分类指示的推断置信度；根据所述推断置信度确定所述车辆异常行为分类指示的分类结果。

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