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申请/专利权人：江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于路况场景感知与动态特征融合的驾驶员视角下交通违规行为识别方法，包括：输入256×256的RGB帧、光流帧视频信息以及对应的标签文本，使用预训练CLIP模型进行特征提取；经过动态特征融合处理；将多帧视频图像的视频图像特征向量进行融合；构建路况场景图，得到路况语义特征，再结合标签语义特征进行融合，得到场景文本特征向量；计算最终的视频图像特征向量和场景文本特征向量之间的相似度，根据相似度排序，得出交通违规行为识别结果。本发明能够同时捕捉视频的静态视觉信息和动态运动信息，提高了特征表达的丰富性和准确性；利用动态特征融合策略，增强了特征向量的代表性和鲁棒性；实现了对驾驶员视角下交通违规行为的精确识别。
主权项：1.一种基于路况场景感知与动态特征融合的驾驶员视角下交通违规行为识别方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：1输入256×256的RGB帧、光流帧视频信息以及对应的标签文本，使用预训练模型CLIP进行特征提取，得到RGB特征和光流特征；2将提取到的RGB特征和光流特征经过动态特征融合处理，得到视频图像特征向量；3将动态特征融合处理后的多帧视频图像的视频图像特征向量进行融合，得到最终的视频图像特征向量；4对标签文本进行处理得到标签语义特征，构建路况场景图，利用图卷积网络对路况场景图和标签语义特征进行处理得到路况语义特征，再结合标签语义特征进行融合，得到场景文本特征向量；5计算最终的视频图像特征向量和场景文本特征向量之间的相似度，根据相似度排序，得出交通违规行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江淮前沿技术协同创新中心 安徽大学 基于路况场景感知与动态特征融合的驾驶员视角下交通违规行为识别方法
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