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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测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：CN119693892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510207669.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测方法是由毕辉;刘思怡;张学军;高辉;付建设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测方法，包括获取带有时间戳的骑行轨迹数据并匹配至高精度地图，对匹配后图像预处理与特征提取，标记轨迹特征参数，按比例制作训练集和验证集，构建并初始化检测神经网络，用训练集训练，验证集验证与评价，最后采集待识别轨迹数据匹配成图像并预处理后输入神经网络得到识别结果。该方法包括轨迹数据获取、地图匹配等多个单元，且时间戳精确到秒级，所述高精度地图能呈现多种地理信息，所述危险骑行轨迹涵盖逆行、横穿马路、违规左转，所述训练集与测试集比例为7:3，所述网络评价包含准确率与召回率两个评估指标。本发明可有效检测共享单车危险骑行行为，保障骑行安全与交通秩序。

本发明授权一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的共享单车危险骑行行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.获取带有时间戳的共享单车骑行轨迹数据；时间戳精确到秒级，每一个时间戳为间隔时间相同的t1，t2，t3...tn，确保能够准确反映骑行的时间顺序和持续时长； S2.将轨迹数据匹配到高精度地图上；确保所选用的高精度地图能够准确呈现道路、路口、地标的各类地理信息；通过匹配算法，将获取到的共享单车骑行轨迹数据中的每一个坐标点以及其对应的时间戳信息，与高精度地图上的相应位置进行精确匹配，以实现轨迹数据在地图上的准确“落点”； S3.对匹配后的轨迹骑行图像进行预处理，并提取轨迹特征参数； S4.对提取的轨迹特征参数进行正常骑行和危险骑行轨迹的标记；危险骑行轨迹包括逆行、违规左转、横穿马路； S5.将特征参数按比例制作训练集和验证集；所述训练集与验证集的比例为7：3； S6.构建享单车危险骑行行为检测神经网络，并对其网络参数进行初始化，得到初级共享单车危险骑行行为检测神经网络； S7.通过训练集对初级共享单车危险骑行行为检测神经网络进行训练； 所述初级共享单车危险骑行行为检测神经网络的训练具体包括以下步骤： S71：将训练集中的所有数据进行归一化处理； S72：将处理后的数据投入到神经网络中，依次经过卷积层、池化层与全连接层处理； S73：对训练完成后的神经网络计算损失函数，并依据损失函数最小的原则调整神经网络； S8.将验证集放入训练好的共享单车危险骑行行为检测神经网络进行验证，并对该网络进行评价； S9.采集待识别共享单车轨迹数据并与高精度地图匹配形成待识别图像，对待识别图像进行预处理，并将预处理后的待识别图像输入完成的共享单车危险骑行行为检测神经网络中，得到共享单车危险骑行行为识别结果。

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