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龙图腾网恭喜唐山百川智能机器股份有限公司申请的专利交叉网络交通异常的检测方法、系统、终端及存储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：CN117237891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202311107317.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权交叉网络交通异常的检测方法、系统、终端及存储介质是由吴生举;付占营;张钊;洪鹤鹏设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本交叉网络交通异常的检测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种交叉网络交通异常的检测方法、系统、终端及存储介质，属于视频异常检测技术领域，以解决视频样本无法利用算法检测未来是否异常的问题。采用Resnet残差神经网络对摄像头获取的初始视频样本的每一帧图像进行图像特征提取，通过图像特征样本对CSGAN周期合成生成对抗网络进行训练，对训练得到的网络生成器进行存储；采用Resnet残差神经网络对摄像头获取的视频样本的每一帧图像进行实时特征提取，基于网络生成器获取特征样本中是否发生异常的标签，根据获取的标签生成强化学习需要的动作和状态值；基于生成的动作和状态值对DQN深度强化学习网络进行实时训练，获得未来时间段是否异常的标签。上述方案可以对视频异常进行检测，保证行车安全。

本发明授权交叉网络交通异常的检测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交叉网络交通异常的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：获取机车上摄像头采集的初始视频样本，采用Resnet残差神经网络提取所述初始视频样本中每一帧图像的图像特征，将提取的图像特征作为输入特征对CSGAN周期合成生成对抗网络进行训练，得到网络生成器，对获得的网络生成器进行存储；步骤S20：获取机车上摄像头采集的实时视频样本，采用Resnet残差神经网络提取所述实时视频样本中每一帧图像的实时特征，基于所述网络生成器获取实时特征中是否发生异常的标签，根据获取的标签生成强化学习需要的动作和状态值；步骤S30：基于生成的所述动作和所述状态值对DQN深度强化学习网络进行实时训练，获得未来时间段是否异常的标签，在出现异常标签时，发出预警；其中，将每一帧对应CSGAN中的网络生成器生成的标签为动作，将连续15帧的Resnet残差神经网络提取的特征和每个帧对应的动作连接起来，看作一个状态值；CSGAN周期合成生成对抗网络分为2个分支，一个分支是网络生成器采用自编码器模块，用于重构输入的批特征，然后利用重建误差，当所述重建误差高于设置的阈值，则标记为异常，否则正常，标记为异常，相当于创建了伪标签，然后所述伪标签用于网络生成器；另一个分支是判别器采用全连接网络，判别器给出一个实例异常的概率估计值，利用所述概率估计值用于打伪标签；当批特征中有两个特征概率值高于设置的阈值时，则将这两个特征标记为异常，相当于创建了伪标签，然后使用这些伪标签改进网络生成器。

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