南京感动科技有限公司吴烨南获国家专利权
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龙图腾网获悉南京感动科技有限公司申请的专利一种基于大模型对视频进行交通事件识别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：CN117274868B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311231565.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于大模型对视频进行交通事件识别方法及系统是由吴烨南;豆锐;胡昕宇;卞加佳设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型对视频进行交通事件识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于大模型对视频进行交通事件识别方法及系统，该方法包括：以历史交通视频作为输入数据、与历史交通视频所对应的分类信息作为输出数据训练预设基于注意力机制的神经网络模型；以历史交通视频的关键帧数据作为输入数据、与历史交通视频的关键帧数据所对应的编码数据作为输出数据训练预设图像文本编码器；将分类信息和编码数据输入投影层中进行融合和编码得到融合数据；将融合数据作为输入数据对预设大语言模型进行训练；将实时交通视频输入组合模型得到与实时交通视频所对应的精细分类信息。该方法实现更细粒度的交通事件识别，更好地满足了目前对交通管理的需求。
本发明授权一种基于大模型对视频进行交通事件识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型对视频进行交通事件识别方法，其特征在于，所述方法包括： 以历史交通视频作为输入数据、与所述历史交通视频所对应的分类信息作为输出数据训练预设基于注意力机制的神经网络模型，使所述预设基于注意力机制的神经网络模型具有根据交通视频进行分类的能力； 以历史交通视频的关键帧数据作为输入数据、与所述历史交通视频的关键帧数据所对应的编码数据作为输出数据训练预设图像文本编码器，使所述预设图像文本编码器具有根据交通视频的关键帧进行编码的能力； 将所述分类信息和所述编码数据输入投影层中进行融合和编码得到融合数据； 将所述融合数据作为输入数据对预设大语言模型进行训练； 将实时交通视频输入组合模型得到与所述实时交通视频所对应的精细分类信息，所述组合模型由所述预设大语言模型基于所述投影层分别串联所述预设基于注意力机制的神经网络模型及所述预设图像文本编码器组成。
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