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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种交通危险驾驶场景智能识别与分类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：CN119810783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411925701.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种交通危险驾驶场景智能识别与分类方法及系统是由任刚;张增志;曹奇;石欣宇;邓玥;张哲;吴场建;王瑞宇设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通危险驾驶场景智能识别与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种交通危险驾驶场景智能识别与分类方法及系统，交通危险驾驶场景智能识别与分类方法包括：提取交通事故视频中与预设各事故特征对应的各事故特征值；将各事故特征值分别转化为数值形式；利用分类主成分分析进行降维；利用肘部法和K‑means聚类方法，获得最佳聚类数目和聚类结果，并依据聚类结果将交通事故视频划分为多个不同的类别；利用统计分析，确定各个类别的主要特征及各类别对应的危险驾驶类别。该方法能智能化地识别交通危险驾驶场景的不同类型，更好地进行驾驶员风险感知培训和辅助自动驾驶系统场景识别和决策。

本发明授权一种交通危险驾驶场景智能识别与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种交通危险驾驶场景智能识别与分类方法，其特征在于：针对至少两个交通事故视频，按照步骤S1至步骤S5实现交通事故视频的分类： 步骤S1，获取预设数量的交通事故视频，利用深度学习和计算机视觉技术提取各个交通事故视频中与预设各事故特征对应的各事故特征值，然后执行步骤S2； 步骤S2，针对各个交通事故视频分别对应的各事故特征值，结合预设转化规则，将各事故特征值分别转化为数值形式，即事故数值特征，并对事故数值特征进行标准化处理，然后执行步骤S3； 步骤S3，基于各个交通事故视频对应的事故数值特征，利用分类主成分分析进行降维，获得主成分得分，然后执行步骤S4； 步骤S4，基于主成分得分，利用肘部法和K-means聚类方法，获得最佳聚类数目和聚类结果，并依据聚类结果将全部交通事故视频划分为多个不同的类别，然后执行步骤S5； 步骤S5，基于各个类别包含的交通事故视频，结合各类别中各个交通事故视频对应的各事故特征值，利用统计分析，分别确定各个类别的主要特征，进而确定各类别对应的危险驾驶类别； 其中，所述步骤S1从事故参与方或非事故参与方搭载的图像捕获装置获取交通事故视频； 所述步骤S5利用统计分析，分别确定各个类别的主要特征具体为：分别统计每一类别所包含的交通事故视频对应的事故特征值，若某一事故特征值在对应类别中占比超过50％，则所述事故特征值为对应类别的主要特征；若多个事故特征值在对应类别中占比超过50％和30％，则所述事故特征值为对应类别的主要特征；若所有事故特征值在对应类别中的占比均未超过50％，则选取占比最大的两个事故特征值作为对应类别的主要特征。

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