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龙图腾网获悉亚信科技(中国)有限公司申请的专利基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法及相关装置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：CN114612884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111602209.1，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法及相关装置是由龚福才;蒋乐;陈科名;刘敏;宋勇;欧阳晔设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法及相关装置，包括：从获取的输入视频流中以不同的采样率分别提取第一视频帧序列和第二视频帧序列；将第一视频帧序列和第二视频帧序列分别进行卷积特征的提取；针对不同的时空尺度，将从第一视频帧序列和第二视频帧序列中提取的特征分别进行融合；对融合结果进行分类，输出输入视频流的分类信息。通过采用上述技术方案，避免特征丢失，提升异常驾驶行为的准确率；同时，降低识别方法对成像环境的要求。

本发明授权基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频流神经网络的异常驾驶行为识别方法，其特征在于，包括： 从获取的输入视频流中以不同的采样率分别提取第一视频帧序列和第二视频帧序列； 将所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列分别进行卷积特征的提取；所述第一视频帧序列的帧数小于所述第二视频帧序列的帧数； 针对不同的时空尺度，将从所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列中提取的特征分别进行融合； 对融合结果进行分类，输出所述输入视频流的分类信息； 所述将所述第一视频帧序列和第二视频帧序列分别进行卷积特征的提取之前，具体步骤包括： 将所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列两者之中每一帧处理为宽高为相一致的图像； 所述将所述第一视频帧序列和第二视频帧序列分别进行卷积特征的提取，包括： 获得所述第一视频帧序列和所述第二视频帧序列分别输入至第一卷积分支和第二卷积分支之中； 在所述第一卷积分支之中，依次利用3D卷积块和多个第一卷积残差块进行卷积操作提取空间特征； 在所述第二卷积分支之中，依次利用3D卷积块和多个第二卷积残差块进行卷积操作提取时序特征； 获取空间特征和时序特征，所述时序特征融合至与其同一尺度的所述空间特征之中得到融合后的时空特征； 获得融合后的时空特征，以作为所述第一卷积分支后续卷积操作的特征。

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