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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于UV-KGNN网络的交通违规检测方法、装置、设备及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：CN120636171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511130238.0，技术领域涉及：G08G1/017；该发明授权基于UV-KGNN网络的交通违规检测方法、装置、设备及介质是由李小龙;谢玉娟;刘志义;陈颖超;唐思;蔡文雅;易自牧设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UV-KGNN网络的交通违规检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于UV‑KGNN网络的交通违规检测方法、装置、设备及介质，涉及智能交通领域，包括：基于通过无人机搭载的多种传感器采集多模态交通相关数据，确定与无人机及车辆的运行状态相关的目标物理量；基于预设初始网络及目标物理量进行目标检测与特征提取，利用相应的车辆检测框和深度视觉特征构建UV‑KGNN网络，利用UV‑KGNN网络进行车辆的不确定性轨迹预测；基于轨迹预测结果、预设分类器对潜在交通违规行为进行分类与判定；基于行为判定结果中各目标潜在交通违规行为对应的目标置信度的大小分析处理策略，以确定目标交通违规检测结果。本申请实现了高精度、物理一致性、不确定性量化且具备强环境适应性的交通违规检测。

本发明授权基于UV-KGNN网络的交通违规检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于UV-KGNN网络的交通违规检测方法，其特征在于，包括： 通过无人机搭载的多种传感器采集多模态交通相关数据，并基于相应的所述多模态交通相关数据，确定与所述无人机及车辆的运行状态相关的多个目标物理量； 基于预设初始网络及所述目标物理量进行目标检测与特征提取，利用相应的车辆检测框和深度视觉特征构建UV-KGNN网络，并利用所述UV-KGNN网络进行车辆的不确定性轨迹预测，以得到轨迹预测结果；所述UV-KGNN网络为无人机和车辆耦合的运动学图神经网络； 基于所述轨迹预测结果、预设分类器及所述预设分类器中的置信度修正网络对当前或未来的潜在交通违规行为进行分类与判定，以确定行为判定结果； 基于所述行为判定结果中各目标潜在交通违规行为分别对应的目标置信度的大小，分析与各所述目标潜在交通违规行为分别对应的处理策略，以确定目标交通违规检测结果； 其中，所述利用相应的车辆检测框和深度视觉特征构建UV-KGNN网络，并利用所述UV-KGNN网络进行车辆的不确定性轨迹预测，以得到轨迹预测结果，包括： 基于相应的车辆检测框和深度视觉特征进行目标识别并关联同一目标在不同帧中的身份，以完成多目标跟踪操作，并确定多目标跟踪结果； 基于所述多目标跟踪结果及预设车辆动力学模型构建UV-KGNN网络； 利用所述UV-KGNN网络，并结合预设改进循环神经网络及所述目标物理量、所述深度视觉特征确定各车辆分别对应的实时运动学参数； 基于所述UV-KGNN网络中的目标图注意力层和所述实时运动学参数进行各所述车辆的未来轨迹预测，并进行预测轨迹的不确定性分析，以得到轨迹预测结果；所述目标图注意力层为用于将与所述无人机和所述车辆对应的物理相关信息融合至图节点特征的图注意力层。

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