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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于连续时间差分流场的可信人工智能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：CN120107932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510257350.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于连续时间差分流场的可信人工智能方法是由申水文;秦振宇;林志诚;李文望;刘建春;彭倩;沈逸夫设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于连续时间差分流场的可信人工智能方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于连续时间差分流场的可信人工智能方法，该方法包括：获取包括当前时刻在内的连续多个时刻的车辆行驶视频；将车辆行驶视频拆分为多个携带有时间信息的视频帧；将多个携带有时间信息的视频帧按照时间顺序输入预先训练得到的时间流卷积神经网络，通过时间流卷积神经网络执行：按照时间顺序依次提取多个携带有时间信息的视频帧的池化特征图；将第一池化特征图与多个第二池化特征图进行加权求和，得到第三池化特征图；基于第三池化特征图确定当前时刻视频帧的信息识别结果，并输出信息识别结果。将车辆行驶视频中多个视频帧通过时间序列关联起来，增强池化特征图的可靠性与稳定性，使得识别结果更加准确。

本发明授权基于连续时间差分流场的可信人工智能方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续时间差分流场的可信人工智能方法，其特征在于，所述方法包括： 在车辆行驶过程中，获取包括当前时刻在内的连续多个时刻的车辆行驶视频，所述车辆行驶视频为车辆行驶过程中，所述车辆的摄像头所采集的视频； 按照所述车辆行驶视频中多个视频帧的时间顺序，将所述车辆行驶视频拆分为多个携带有时间信息的视频帧； 将所述多个携带有时间信息的视频帧按照时间顺序输入预先训练得到的时间流卷积神经网络，以通过所述时间流卷积神经网络执行如下步骤： 按照时间顺序依次提取所述多个携带有时间信息的视频帧的池化特征图； 将第一池化特征图与多个第二池化特征图进行加权求和，得到第三池化特征图；其中，所述第一池化特征图为当前时刻视频帧的池化特征图，所述多个第二池化特征图为所述当前时刻视频帧之前的连续多个时刻的视频帧，所述第三池化特征图为加权求和后所述当前时刻视频帧的池化特征图； 基于所述第三池化特征图确定所述当前时刻视频帧的信息识别结果，并输出所述信息识别结果； 其中，如果所述车辆行驶视频中车辆行驶数据的变化速率大于预设速率；所述将第一池化特征图与多个第二池化特征图进行加权求和，得到第三池化特征图，包括： 确定位于所述当前时刻视频帧之前的连续目标数量个时刻的目标视频帧，所述目标数量小于预设数量； 将所述目标数量个目标视频帧的池化特征图确定为多个第二池化特征图； 将第一池化特征图与所确定的多个第二池化特征图进行加权求和，得到第三池化特征图； 所述第一池化特征图与所述多个第二池化特征图的加权系数确定过程，包括：确定所述第一池化特征图的第一加权系数；分别确定所述多个第二池化特征图所对应的视频帧与所述当前时刻视频帧的时间间隔；确定所述多个第二池化特征图的第二加权系数均小于所述第一加权系数，且第二加权系数与所述时间间隔成反比。

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