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龙图腾网恭喜安科优选(深圳)技术有限公司申请的专利基于人工智能的城市交通监控预警方法、装置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：CN119380549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411875460.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于人工智能的城市交通监控预警方法、装置及介质是由李祥设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的城市交通监控预警方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于人工智能的城市交通监控预警方法、装置及介质，适用于城市交通监控中心平台，方法包括：对城市交通监控任务进行监控预警配置处理；响应于城市交通监控任务的执行，通过城市交通监控摄像头采集经过交通节点区域车辆或人的行驶视频数据，对车辆或人的每张交通行驶图像进行轨迹特征处理，得到车辆或人的每张交通行驶图像的交通行驶轨迹特征；根据交通行驶轨迹特征和每张交通行驶图像中车辆或人的图像采集质量信息确定交通节点对应区域的预警校验图像；若车辆或人在交通节点对应区域的预警校验图像满足监控预警规则，则向预警终端发送预警通知信息；该方案可以提高城市交通监控和预警的实时性。

本发明授权基于人工智能的城市交通监控预警方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的城市交通监控预警方法，其特征在于，适用于城市交通监控中心平台，所述城市交通监控预警方法包括：对城市交通监控任务进行监控预警配置处理，得到城市交通监控任务的监控预警规则；获取城市交通布控的交通摄像头标识集，所述交通摄像头标识集指示多个城市交通监控摄像头，所述城市交通监控摄像头部署在城市的关键交通节点，用于对车辆和行人进行图像采集；响应于所述城市交通监控任务的执行，通过所述城市交通监控摄像头采集经过所述交通节点区域车辆或人的行驶视频数据，所述行驶视频数据包括车辆或人的至少两张交通行驶图像；对所述车辆或人的每张交通行驶图像进行轨迹特征处理，得到车辆或人的每张交通行驶图像的交通行驶轨迹特征，其中，车辆或人的交通行驶轨迹特征是指在城市交通监控系统中，通过分析车辆或行人在一定时间和空间内的运动路径所提取的一系列描述性参数；根据所述交通行驶轨迹特征生成所述车辆或人在所述交通节点对应区域的交通行驶轨迹；获取每张交通行驶图像中车辆或人的图像采集质量信息；所述图像采集质量信息包括图像采集质量得分，用于衡量所述交通监控摄像头采集到的所述车辆或人在所述交通行驶图像中的质量；按照视频时间顺序在所述行驶视频数据中提取待校验交通行驶图像；若所述交通行驶轨迹在第一预设轨迹范围内，且所述图像采集质量得分大于或等于第一预设阈值，则将所述待校验交通行驶图像确定为预警校验图像，其中，所述第一预设轨迹范围表征车辆或人在交通节点区域处于行驶正常状态；若所述交通行驶轨迹在第一预设轨迹范围内，且所述图像采集质量得分小于第一预设阈值，重新执行按照视频时间顺序在所述行驶视频数据中提取待校验交通行驶图像的步骤；若所述交通行驶轨迹在第二预设轨迹范围内，获取图像采集质量得分最高的目标交通行驶图像；其中，所述第二预设轨迹范围表征车辆或人在交通节点区域处于行驶异常状态，则将所述目标交通行驶图像的图像采集质量得分，所述交通行驶轨迹对应的多个交通行驶轨迹特征组合成图像质量指标序列，所述图像质量指标序列包括至少一个图像质量指标，其中，一个图像质量指标对应一个图像采集质量得分或交通行驶轨迹特征；对所述图像质量指标序列中每个图像质量指标进行标准差计算，得到所述图像质量指标序列中每个图像质量指标对应的指标标准差，所述指标标准差衡量所述图像质量指标序列中指标的离散程度；对所述图像质量指标序列进行相关系数计算，得到各图像质量指标之间的指标相关系数，其中，所述指标相关系数用于衡量图像质量指标之间的线性关系；根据所述每个图像质量指标对应的指标标准差和所述各图像质量指标之间的指标相关系数确定所述图像质量指标序列中每个图像质量指标对应的权重；根据所述图像质量指标序列中每个图像质量指标对应的权重对所述图像质量指标序列进行加权处理，得到所述目标交通行驶图像的综合质量得分；根据所述综合质量得分确定所述目标交通行驶图像为预警校验图像；其中若目标交通行驶图像的综合质量得分大于预设阈值时，确定所述目标交通行驶图像为预警校验图像，否则，需要选择其余交通行驶图像作为预警校验图像；若所述车辆或人在所述交通节点对应区域的预警校验图像满足所述监控预警规则，则向预警终端发送预警通知信息。

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