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龙图腾网获悉青岛图灵科技有限公司申请的专利一种基于多示例学习的交通异常事件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：CN117011748B 。

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：202310175820.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多示例学习的交通异常事件检测方法是由范超;刘治宇;赵空暖;刘浩设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多示例学习的交通异常事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于多示例学习的交通异常事件检测方法，构建基于MFNet的3D卷积网络作为特征提取网络和由全连接层和dropout层构成的打分网络；获取实时视频流，并将所述实时视频流进行解码得到视频帧图像；将所述视频帧图像按16帧一组提取一次特征，然后将一个视频的所有特征向量组合成32×768的特征向量并输入特征提取网络中进行特征提取；利用打分网络对视频片段进行打分，得到视频流帧序列的打分结果；根据视频流帧序列的打分结果绘制异常得分曲线，确定异常得分上升和回落的位置区间，并输出异常视频片段对应的时间段，在降低时空网络计算量的同时实现视频图像细粒度特征的提取和分类，提高了异常事件检测准确率。

本发明授权一种基于多示例学习的交通异常事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多示例学习的交通异常事件检测方法，其特征在于，包括： 构建特征提取网络和打分网络，其中，所述特征提取网络是基于MFNet的3D卷积网络，所述打分网络是由全连接层和dropout层构成； 获取实时视频流，并将所述实时视频流进行解码得到视频帧图像； 将所述视频帧图像按16帧一组提取一次特征，然后将一个视频的所有特征向量组合成32×768的特征向量并输入特征提取网络中进行特征提取； 利用打分网络对视频片段进行打分，得到视频流帧序列的打分结果； 根据视频流帧序列的打分结果绘制异常得分曲线，确定异常得分上升和回落的位置区间，并输出异常视频片段对应的时间段； 打分网络采用3层全连接神经网络，在网络内部添加dropout层，训练过程如下： 定义正例包和负例包，将每个训练视频分成数量相等的32个视频片段，若32个视频片段均为正常事件，则该视频构成一个负例包，若32个视频片段存在一个或多个异常事件，则将该视频定义为正例包，对于负例包不需要额外的时间和空间标注信息来确定异常事件的具体位置； 输入正例包和负例包视频特征片段至打分网络，通过打分网络对每一个特征片段打分，并从正例包中选取得分最大的特征片段作为潜在的异常样本，同样从负例包中挑选出得分最高特征片段作为非异常样本，通过这两个样本的得分来训练模型参数； 打分网络中使用hinge-loss作为损失函数，最大限度的拉大正例样本和负例样本之间的得分差距，公式如下： 其中，f代表网络的打分输出，在损失函数中又添加了两个约束条件，第一个是平滑约束，通过计算相邻两个特征片段的差值的平方并确保该值足够小以实现特征值的平滑过渡；第二个条件为稀疏约束，加入该loss来单独约束其整体得分，公式如下： 最后再加入正则化项得到最终的目标函数表达式，公式如下：

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