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龙图腾网获悉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小模型协同的高速公路交通事件检测方法和系统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：CN120071625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510481197.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于大小模型协同的高速公路交通事件检测方法和系统是由高建国;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;张磊设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大小模型协同的高速公路交通事件检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，涉及一种基于大小模型协同的高速公路交通事件检测方法、系统、设备及存储介质。当前高速公路多采用单一小模型检测交通事件，存在特征提取能力不足、误报率高的问题。本发明利用高速公路沿线高清摄像头采集视频数据，小模型凭借快速计算能力进行初步检测，提取事件视频片段并生成初步检测结果；大模型接收数据后进行解析、深度特征提取与精确判断，若确认是真实事件则生成最终检测报告。该方法通过大小模型协同，提高了交通事件检测的实时性、准确率，降低了成本，减少了误报率，为高速公路高效管理提供支持。同时，本发明保护大小模型协同架构及模型交互机制。

本发明授权基于大小模型协同的高速公路交通事件检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于大小模型协同的高速公路交通事件检测方法，其特征在于，构建大小模型协同工作的高速公路交通事件检测架构，小模型检测到疑似事件后，提取视频片段及生成初步检测报告，再由大模型进行解析、深度特征提取和判断；所述方法包括： S1通过部署高清摄像头、搭建传输链路，持续采集并实时传输高速公路视频数据； S2加载小模型并预处理视频数据，检测交通场景，提取事件视频片段并生成初步检测结果； S3通过事件融合及确认服务模块将事件视频片段和小模型输出的初步检测结果传至大模型，使得大模型对初步检测结果进行解析验证和深度分析，并反馈给事件融合及确认服务模块，并由事件融合及确认服务模块生成最终报告； S4将最终报告，分类上报给外部管理中心，使得外部管理中心能够启动预案处理并反馈记录； 所述步骤S2包括： 子步骤S21：系统启动时，从存储介质中加载预训练好的小模型，加载模型运行所需的配置文件，配置文件包含模型的超参数、类别标签信息； 子步骤S22：将实时采集到的视频数据按小模型可接受的格式进行预处理，预处理操作包括调整视频图像的尺寸，使视频数据符合小模型输入层的要求；对视频图像进行归一化处理，将像素值映射到特定区间； 子步骤S23：经过预处理的视频图像数据逐帧输入小模型进行推理运算，对视频图像帧中的交通场景进行特征提取和分析，小模型识别视频图像中的各种目标物体，基于识别的交通要素进行后处理判断，综合利用交通要素的类别、移动轨迹和持续时间信息判定各种事件，该事件包括异常停车、行人闯入、非机动车闯入、摩托车闯入、占用应急车道、车辆逆行、交通拥堵、施工区域、交通事故和道路遗撒； 子步骤S24：当小模型检测到符合预设交通事件类型的目标时，触发事件判定机制，根据小模型的输出结果，确定事件的位置信息，并从视频流中提取包含该事件的视频片段，视频片段的时长根据实际需求设定，包含事件发生前的一小段时间和发生后的一段时间； 子步骤S25：针对提取的视频片段生成初步检测结果，该初步检测结果包含事件类型，记录事件发生的时间戳，确定事件发生的位置信息，位置信息是基于摄像头的相对位置坐标，或者通过与地图系统结合获取的实际地理位置信息； 所述步骤S3包括： 子步骤S31：通过高速网络传输通道将事件视频片段和初步检测结果发送给大模型，大模型接收事件视频片段和初步检测结果后进行解析和验证； 子步骤S32：大模型对事件视频片段进行特征提取，针对不同类型交通事件采用不同策略，基于提取的深度特征对事件进行判断，大模型采用Transformer架构，利用自注意力机制在全局范围内关联信息，分析所有涉事车辆的位置、行驶方向和碰撞程度特征，以及车辆之间的相互关系，大模型从图像数据中学习到各种物体的通用特征； 子步骤S33：若大模型确认事件为真实交通异常事件，系统利用大模型的判断结果，生成最终的检测报告。

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