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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于视频片段显著性引导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：CN116844086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310786548.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频片段显著性引导的交通事故检测方法是由王峰;于梦涵;孙仕亮;罗浩涵设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频片段显著性引导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视频片段显著性引导的交通事故检测方法，其特点是该方法包括：采集城市道路交通数据集，并对其进行训练集和测试集的分割；视频片段的相似度显著性预处理；设计由该显著性引导的注意力模型；设计基于动态时间规整算法的损失函数正则化方法；对设计的网络进行充分的训练等步骤。本发明与现有技术相比具有为多示例学习算法提供了更加健壮的视频动作聚合特征，以增强交通异常的检出能力，提高异常检测性能，有效地应对异常检测任务中的数据稀疏性和数据标签缺失问题，从而对于基于MIL框架的弱监督视频交通事故检测任务取得了比基线算法更好的检测效果，解决了常规的弱监督视频检测算法难以应用到交通场景中的问题。

本发明授权一种基于视频片段显著性引导的交通事故检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频片段显著性引导的交通事故检测方法，其特征在于，该交通事故检测具体包括下述步骤： 步骤S1：采集城市道路交通数据集； 步骤S2：将上述采集的数据集分割成训练集和测试集； 步骤S3：对视频片段包中的片段进行相似度显著性处理，并将其引入多示例学习聚合模型，作为提供外部注意力信号，得到显著性引导的注意力模型； 步骤S4：将实例组特征F和显著性信号同时输入上述构建的注意力模型中，计算实例组特征F在显著性特征上的注意力分数A，将其进行Softmax归一化处理，然后将原特征与归一化的注意力分数A进行残差处理，得到聚合模型θ的输出特征H； 步骤S5：采用软性动态时间规整算法对聚合模型θ的训练过程进行损失函数正则化，并定义对比目标损失函数，对每个视频片段包进行二分类器的训练，综合正则化损失函数和对比目标损失函数，得到总体损失函数； 步骤S6：基于步骤S4设计的聚合模型θ，利用步骤S5得到的总体损失函数，并引入训练集和测试集，对设计的聚合模型θ网络进行训练； 步骤S7：将上述训练后的参数固定，并输出测试集的检测结果； 步骤S8：对上述检测结果利用AUC作为评价异常检测性能的度量标准，对聚合模型进行检测，测试交通事故的检测效果。

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