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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司;河北高速公路集团有限公司京雄分公司申请的专利基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法及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：CN120783300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511285239.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法及装置是由高建国;夏春龙;周巍;齐玉亮;靳书庆;刘超;石兆年;申彦雷;王鑫淼;孙叶藤;祖天恒;杨帅;张傲然;谢同济;康兴;张静;于腾;张磊;丛晓亮;张家晟;王文静;陈凯强设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法及装置，涉及自动驾驶、大语言模型、图像特征检测等人工智能技术领域。该方法包括：获取对高速道路场景拍摄到的道路时序视频；提取得到构成道路时序视频的每个视频帧的多尺度特征；分别根据每个视频帧的多尺度特征确定相应视频帧的图像质量信息和环境信息；分别根据每个视频帧的图像质量信息、环境信息和多尺度特征，确定相应视频帧中存在的交通元素的位置信息和类别信息；将各视频帧存在的交通元素，按相应的位置信息、类别信息和各视频帧之间的时序信息，确定相同交通元素的运动轨迹；根据运动轨迹确定存在的异常停车事件。应用该方法可准确检测高速道路场景下的异常停车事件。

本发明授权基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的高速道路场景下的异常停车检测方法，其特征在于，包括： 获取对高速道路场景拍摄得到的道路时序视频； 对构成所述道路时序视频的每个视频帧均进行多尺度特征提取操作，得到每个所述视频帧的多尺度特征； 分别对每个所述视频帧的多尺度特征进行特征融合处理，得到每个所述视频帧的多尺度融合特征；按所述多尺度融合特征的维度数，初始化得到尺寸与所述维度数一致的与相应视频帧对应的可学习质量参数和可学习环境参数；将所述可学习质量参数和所述可学习环境参数与相同视频帧的多尺度融合特征进行交叉注意力处理，得到学习后质量参数和学习后环境参数；对所述学习后质量参数和所述学习后环境参数均进行自注意力处理，得到优化后质量参数和优化后环境参数；分别对每个所述视频帧的优化后质量参数和优化后环境参数依次进行非线性变换处理和分类预测处理，得到相应视频帧的图像质量信息和环境信息； 分别根据每个所述视频帧的图像质量信息、环境信息和多尺度特征，确定相应视频帧中存在的交通元素的位置信息和类别信息，所述图像质量信息和所述环境信息用于确定所述交通元素所在位置和所属类别的置信度； 将各所述视频帧存在的交通元素，按相应的位置信息、类别信息和各视频帧之间的时序信息，确定相同交通元素的运动轨迹； 根据所述交通元素的运动轨迹，确定所述道路时序视频中存在的异常停车事件。

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