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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法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：CN116681722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310596197.9，技术领域涉及：G06T7/207；该发明授权一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法是由宋彬;王帅;秦浩设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法，针对现有技术中交通事故检测效果仍需改善的问题。该发明采用目标跟踪算法获取交通视频中各车辆行人的运动轨迹；根据各车辆的运动轨迹计算其运动指标；使用孤立森林算法筛选异常车辆；筛选后提出一种计分机制为每个异常车辆累计异常分；提出一种注意力重分配机制，使用该机制得到的注意力系数对各车辆的异常分进行加权，以突出同一时刻中所有异常车辆中的事故车辆；将视频分割为多个判别时段，在每个判别时段中，根据已累计的异常分计算各异常车辆的得分效率，根据得分效率判定事故车辆。本发明能在交通视频中精确高效检测出交通事故，并精准定位事故车辆。

本发明授权一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法，其特征在于：含有以下步骤， 步骤1：对于输入的交通视频数据，首先使用目标跟踪技术获取其每一帧图像中的车辆、行人位置，并对不同帧中的车辆、行人位置进行数据关联，得到视频中各车辆、行人的运动轨迹； 步骤2：根据各车辆的运动轨迹计算其运动指标；首先将车辆、行人的运动轨迹信息在时间维度上进行压缩，对于视频中每一秒所对应的多帧轨迹信息，根据trackID区分不同的车辆、行人，仅保留每一车辆、行人第一次出现时的轨迹信息，将轨迹压缩后的最小时间单位称为时刻，然后根据各车辆在多个时刻的位置，分别计算车辆的速度、加速度、航向角； 具体步骤如下：以trackID区分不同的车辆，设同一车辆在两个相邻的时刻t1、t2t1＜t2中的两条轨迹信息分别为：t1时刻中心点像素横坐标x1、像素纵坐标y1、检测框像素高度h1、检测框像素宽度w1；t2时刻中心点像素横坐标x2、像素纵坐标y2、检测框像素高度h2和检测框像素宽度w2， 计算尺度归一化系数如下式： 计算速度如下式： 其中vt2 x为t2时刻x轴方向归一化分速度、vt2 y为t2时刻y轴方向归一化分速度、vt2为t2时刻速度； 计算加速度如下式： 计算航向角如下式： 其中σ为一极小的正数； 步骤3：使用孤立森林算法分别根据不同的运动指标筛选异常车辆； 步骤4：根据孤立森林算法的筛选结果，提出计分机制为每个异常车辆累计异常分；计分机制包括：运动指标异常计分和车辆环境异常计分，对于运动指标存在异常的车辆计算其运动指标异常分，然后判断其车辆环境是否异常，若异常则计算车辆环境异常分，最后对两者取平均值得到异常分； 其中运动指标异常分计算公式为： Smotion＝α·Sspeed+β·Sacc+γ·Sθ，α+β+γ＝1, 上式中，α、β、γ分别为速度异常分权重、加速度异常分权重、航向角异常分权重；Sspeed、Sacc、Sθ分别为速度异常分、加速度异常分、航向角异常分，当车辆速度异常时Sspeed为1，否则为0；当车辆加速度异常时Sacc为1，否则为0；当车辆航向角异常时Sθ为1，否则为0； 其中车辆环境异常判定方式为：车辆附近有人且人车归一化距离小于1时计分，人车归一化距离的计算公式为： 上式中xperson为人的中心点像素横坐标、yperson为人的中心点像素纵坐标、hperson为人的检测框像素高度、wperson为人的检测框像素宽度、xcar为车的中心点像素横坐标、ycar为车的中心点像素纵坐标、hcar为车的检测框像素高度、wcar为车的检测框像素宽度； 对于每一异常车辆，若车辆环境无异常，即所有行人与车辆的人车归一化距离中最小值大于1，则车辆环境异常分为0，否则按照下式计算车辆环境异常分： Sdistance＝1-dmin， 上式中，dmin为所有行人与车辆的人车归一化距离中最小值； 车辆异常分的计算公式为： 上式中，Smotion为运动指标异常分，Sdistance为车辆环境异常分； 步骤5：提出注意力重分配机制，通过得到的注意力系数对各车辆的异常分进行加权，突出同一时刻中所有异常车辆中的事故车辆； 步骤6：将视频分割为多个判别时段，在每个判别时段中，根据已累计的异常分计算各异常车辆的得分效率，根据得分效率判定事故车辆。

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