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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利边缘交通对象预测方法、装置、设备和存储介质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：CN116680601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310715776.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权边缘交通对象预测方法、装置、设备和存储介质是由瞿晓阳;王健宗;王亮设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘交通对象预测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供边缘交通对象预测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能及金融科技技术领域。该方法包括：边缘服务器的采集设备采集第一分类数据输入环境分类模型进行环境分类，得到第一环境类别，再根据第一环境类别从备选模型库中选取训练好的交通预测模型作为目标交通预测模型；将采集设备采集的图像数据输入至目标交通预测模型进行交通预测，得到交通预测结果，若发生环境变化则更新目标交通预测模型。本申请实施例中边缘服务器只需利用云服务器训练好的模型进行环境分类或交通预测，提升边缘服务器的运算效率，如果环境发生变化，则对交通预测模型进行更新，进而适应快速变化的环境，提升边缘服务器的交通预测准确性。

本发明授权边缘交通对象预测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种边缘交通对象预测方法，其特征在于，包括： 获取由边缘服务器的采集设备采集的第一分类数据和图像数据； 从云服务器获取环境分类模型； 将所述第一分类数据输入所述环境分类模型进行环境分类，得到第一环境类别，所述第一分类数据为包含环境信息的视频信息或图像信息； 根据所述第一环境类别从所述云服务器的备选模型库中选取交通预测模型作为目标交通预测模型； 将所述图像数据输入至所述目标交通预测模型进行交通对象预测，得到目标交通对象； 在预设时间区间，获取由所述采集设备采集的第二分类数据，所述第二分类数据为视频数据； 将所述第二分类数据按照预设滑窗划分成N个数据帧，所述N为大于1的整数；分别将每个所述数据帧输入所述环境分类模型，得到所述数据帧的预测环境类别；统计每种预测环境类别与N的比值，得到每种预测环境类别的占比值；若所述第一环境类别的占比值小于预设环境阈值，则交通环境状态表示环境发生变化； 若所述交通环境状态表示环境发生变化，从每种预测环境类别的占比值选择占比值最大的所述预测环境类别为目标环境类别；根据所述目标环境类别从备选模型库中选取训练好的交通预测模型更新所述目标交通预测模型，得到更新交通预测模型； 根据所述更新交通预测模型进行交通对象预测，得到更新交通对象。

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