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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析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：CN119625617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411771558.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析方法是由吴仲城;申云飞;黎伟;张俊设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析方法，包括：1获取并预处理交通事故视频数据；2构建包含四个核心模块的多任务学习网络：特征提取模块从视频中提取视觉和文本特征，生成区分性文本提示；事故分析模块基于提取的特征分析事故原因，提供责任认定依据；情景感知模块评估事故环境，包括天气和道路状况；事故报告生成模块综合各模块结果，自动生成详细的事故报告。本发明通过高效、自动地分析行车记录仪视频，能够快速提取事故相关信息，准确判定事故原因，为事故取证与分析提供高效的解决方案，显著提升了交通事故视频场景分析的精准确性和效率。

本发明授权一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习网络的交通事故视频分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、交通事故视频的收集与预处理： 收集真实的交通事故视频数据并进行筛选清洗后，得到维度为的交通事故视频，其中，和分别表示的帧数、高度、宽度和通道数； 定义的事故文本描述，其中，表示场景信息、表示道路情况、表示天气情况、表示交通信号、表示自车轨迹、表示它车轨迹、表示事故原因，表示碰撞类型； 步骤2、构建多任务学习网络，包括：特征提取模块、事故分析模块、情景感知模块和事故报告生成模块； 步骤2.1、所述特征提取模块包括：视频编码器、文本编码器、提示生成器： 步骤2.1.1、将输入到视频编码器中进行处理，得到视频特征向量表示； 步骤2.1.2、将输入到文本编码器中进行处理，得到文本特征向量表示； 步骤2.1.3、所述提示生成器对和进行处理，得到视觉文本表示； 步骤2.2、所述事故分析模块包括：均值计算层、特征拼接层和事故分析分类头； 步骤2.2.1、将输入到均值计算层中进行处理，得到视觉文本表示均值； 步骤2.2.2、将和输入到特征拼接层中沿特征维度拼接后，得到拼接后的特征向量； 步骤2.2.3、将输入到事故分析分类头中进行处理，得到预测自车轨迹、预测它车轨迹、预测事故原因和预测碰撞类型； 步骤2.3、所述情景感知模块对进行分类处理，得到预测场景信息、预测道路情况、预测天气情况和预测交通信号； 步骤2.4、所述事故报告生成模块包括：预测标签映射层和事故报告模板填充层； 步骤2.4.1、将和输入到预测标签映射层中进行处理，得到事故文本描述预测向量； 步骤2.4.2、将输入到事故报告模板填充层中进行处理，得到事故预测报告。

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