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龙图腾网获悉山东高速集团有限公司;中国科学院自动化研究所申请的专利面向云台摄像机的事件动态巡检方法、装置及电子设备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：CN118279784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410180332.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权面向云台摄像机的事件动态巡检方法、装置及电子设备是由景峻;张世渝;张桂梅;康运锋;刘文科;郑若琳;唐维;吴精乙;孔德兰;赵泽勇;姜朋;刘向栋;梁昭;王鑫;徐起设计研发完成，并于2024-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向云台摄像机的事件动态巡检方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向云台摄像机的事件动态巡检方法、装置及电子设备。该方法包括：在云台摄像机从当前预置位调整到下一预置位的情况下，获取下一预置位对应的监控区域的视频数据，视频数据中的图像帧包括第一对象和第二对象，第一对象包括：道路区域、车道线和道路交通标志，第二对象为运动对象；确定第一对象的图像分割结果和第二对象的轨迹信息；基于车道线的图像分割结果和道路交通标志的图像分割结果，或者，基于云台摄像机不同时刻的PTZ信息，判断云台摄像机是否发生移位；在没有发生移位的情况下，基于第二对象的轨迹信息，判断是否发生交通异常事件。本发明提供的面向云台摄像机的事件动态巡检方法，提升交通异常事件的检测精度和效率。

本发明授权面向云台摄像机的事件动态巡检方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面向云台摄像机的事件动态巡检方法，其特征在于，包括： 在云台摄像机从当前预置位调整到下一预置位的情况下，获取所述下一预置位对应的监控区域的视频数据，所述监控区域的视频数据是由所述云台摄像机采集，所述视频数据中的图像帧包括第一对象和第二对象，所述第一对象包括：道路区域、车道线和道路交通标志，所述第二对象为所述监控区域中的运动对象； 对所述图像帧进行处理，确定所述第一对象的图像分割结果和所述第二对象的轨迹信息；所述第一对象的图像分割结果确定方式为：通过基于改进YOLOPv2的多任务卷积神经网络对所述图像帧进行全景分割，得到所述第一对象的图像分割结果；所述基于改进YOLOPv2的多任务卷积神经网络的头部网络包括道路区域对应的分割头、车道线对应的分割头、车行道边缘线对应的分割头和道路边缘区域对应的分割头；基于所述车道线的图像分割结果和所述道路交通标志的图像分割结果，判断所述云台摄像机是否发生移位；其中，计算当前视频帧中预测的车道线区域与历史视频帧中预测的车道线区域交集和并集的比例，或计算当前视频帧中预测的道路交通标志与历史视频帧中预测的道路交通标志交集和并集的比例，与判断阈值进行比较来判断云台摄像机是否发生移动或旋转； 在所述云台摄像机没有发生移位的情况下，基于道路有效区域中的第二对象的轨迹信息，判断是否发生交通异常事件；所述道路有效区域基于所述道路区域的图像分割结果和所述车道线的图像分割结果确定； 在所述云台摄像机发生移位的情况下，重新确定所述第一对象的图像分割结果和所述第二对象的轨迹信息； 所述对所述图像帧进行处理，确定所述第一对象的图像分割结果和所述第二对象的轨迹信息，包括： 利用目标检测器对所述视频数据中的第二对象进行多目标跟踪，确定所述第二对象的轨迹信息。

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