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龙图腾网恭喜超级视线科技有限公司申请的专利基于视频流的交通场景解析方法以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：CN114898243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210291408.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于视频流的交通场景解析方法以及装置是由闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频流的交通场景解析方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于视频流的交通场景解析方法以及装置。方法包括：将多个关键帧图像输入至骨干网络中进行关键帧特征提取，获得多个关键帧特征图；将每个非关键帧图像的时间距离最近的关键帧图像以及对应的关键帧特征图与每个非关键帧图像输入至特征映射网络中进行特征映射，获得每个非关键帧图像对应的非关键帧映射特征图；将关键帧特征图与非关键帧映射特征图输入至语义分割分支网络与实例分割分支网络中进行预测，获得视频流的预测全景分割结果；根据预测全景分割结果与真实全景分割结果，构建空间特征约束损失函数，并根据每个非关键帧特征图与对应的非关键帧映射特征图，构建时间特征约束损失函数。

本发明授权基于视频流的交通场景解析方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频流的交通场景解析方法，其特征在于，包括：获取视频流，并对所述视频流进行全景分割标注，获得所述视频流的真实全景分割结果；对所述视频流进行关键帧抽取，获得多个关键帧图像与多个非关键帧图像，并将所述多个关键帧图像输入至所述全景分割模型的骨干网络中进行关键帧特征提取，获得多个关键帧特征图；将每个所述非关键帧图像的时间距离最近的所述关键帧图像以及所述关键帧图像对应的所述关键帧特征图与每个所述非关键帧图像输入至所述全景分割模型的特征映射网络中进行特征映射，获得每个所述非关键帧图像对应的非关键帧映射特征图；将每个所述非关键帧图像的时间距离最近的所述关键帧图像对应的所述关键帧特征图与每个所述非关键帧图像对应的所述非关键帧映射特征图输入至所述全景分割模型的语义分割分支网络与实例分割分支网络中进行预测，获得所述视频流的预测全景分割结果；根据所述预测全景分割结果与所述真实全景分割结果，构建空间特征约束损失函数，并根据每个所述非关键帧图像对应的非关键帧特征图与所述非关键帧映射特征图，构建时间特征约束损失函数；根据所述空间特征约束损失函数与所述时间特征约束损失函数对所述全景分割模型进行训练优化，获得训练完成的全景分割模型，并根据所述训练完成的全景分割模型，对待测视频流进行交通场景解析。

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