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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视频分析的多要素融合实时交通事故识别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：CN116385922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310183418.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频分析的多要素融合实时交通事故识别方法是由冯栋;范超;刘浩;张鹏程;刘治宇设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频分析的多要素融合实时交通事故识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视频分析的多要素融合实时交通事故识别方法，针对城市道路场景下的交通事故识别准确性不高的问题，基于昇腾710高性能计算芯片，通过使用改进的Yolov5网络模型对车辆、行人目标进行检测，并采用Bytetrack实时跟踪技术判断目标的运动状态及运动轨迹，通过多要素融合的方法实现交通事故的识别，并实时上报给交通指挥中心，然后将交通事故事件自动下发给离事件发生位置最近的执勤交警进行处置，形成闭环，提高了城市道路的交通事故的处置效率，保障交通安全及交通畅通。

本发明授权一种基于视频分析的多要素融合实时交通事故识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频分析的多要素融合实时交通事故识别方法，其特征在于，包括： 配置交通事故检测区域：针对每一路监控视频，配置多个交通事故检测区域，其中，所述交通事故检测区域为任意多边形区域； 接入实时视频流：使用RTSP协议接入道路监控的实时视频流，然后输出码流至解码模块； 昇腾DVPP硬件解码：将接收的码流一帧一帧输入昇腾DVPP硬件解码模块，使用专用解码芯片进行解码并输出解码后的监控图像数据； 昇腾NPU目标检测：基于昇腾NPU，利用改进的Yolov5网络模型对解码后的每一帧监控图像数据进行目标检测，输出车辆和行人目标检测信息； 车辆和行人目标跟踪：利用Bytetrack跟踪算法对车辆和行人分别跟踪，获取每个目标的跟踪信息； 多要素融合计算交通事故概率：针对每一帧监控图像数据，根据预先设计的九个要素和每个目标的跟踪信息计算出要素值，然后对所有的要素值进行加权融合计算，得到交通事故发生的概率； 判定交通事故类型：根据一个监控场景中检测到交通事故的个数确定是否为多车交通事故； 识别交通事故车辆信息：利用车牌检测算法模型对发生交通事故的车辆进行车牌识别，若车牌被遮挡，则识别车辆类型信息； 上报交通事故信息：将识别出的交通事故类型、事故车辆信息以及交通事故位置上报给交通指挥中心，以使交通监管部门对交通事故及时处理； 所述预先设计的九个要素包括车辆静止时长、车辆静止前的运动状态、静止车辆与运动车辆相交状态、静止车辆静止前运动轨迹与运动车辆轨迹相交状态、静止车辆与其他静止车辆相交时长、静止车辆静止前的加速度变化状态、静止车辆静止前的运动方向变化状态、静止车辆周围人第一次出现状态以及静止车辆周围有行人状态； 相应的，所述根据预先设计的九个要素和每个目标的跟踪信息计算出要素值，然后对所有的要素值进行加权融合计算，得出交通事故发生的概率，包括： 根据每个目标的跟踪信息确定监控场景中的静止车辆和车辆静止时长作为第一要素，并判断第一要素是否大于预设时长阈值； 若是，则计算第二要素～第九要素，具体如下： 根据静止车辆的跟踪信息计算车辆静止前的运动时长作为第二要素MT； 根据静止车辆的跟踪信息和运动车辆的跟踪信息计算静止车辆与运动车辆相交的次数作为第三要素MN； 根据静止车辆的跟踪信息和运动车辆的跟踪信息计算静止车辆静止前运动轨迹与运动车辆轨迹相交的次数作为第四要素TN； 根据静止车辆的跟踪信息计算静止车辆与其他静止车辆相交时长作为第五要素ST； 根据静止车辆的跟踪信息计算静止车辆静止前的加速度变化值作为第六要素MA； 根据静止车辆的跟踪信息计算静止车辆静止前的运动方向变化值作为第七要素MD； 根据静止车辆的跟踪信息和行人的跟踪信息计算静止车辆周围是否有人第一次出现作为第八要素FN； 根据静止车辆的跟踪信息和行人的跟踪信息计算静止车辆周围检测到行人的次数作为第九要素PN； 根据得到的监控场景要素向量V＝[MTMNTNSTMAMDFNPN]和预设要素系数向量W＝[w1w2w3w4w5w6w7w8]计算交通事故发生的概率P＝V*TransposeW； 判断P大于预设交通事故阈值PT，则确定发生了交通事故，否则，确定未发生交通事故。

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