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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法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：CN115272756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210870364.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法是由许斌斌;陈畅;黄均才;刘鉴栋;袁晶设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法，涉及图像处理技术领域，具体步骤为：分类标签的生成；初次交通拥堵判断模型的构建；伪标签数据的筛选；三次交通拥堵判断模型的获取；交通拥堵判断模型的生成；道路拥堵判断：根据交通拥堵判断模型，对道路拥堵情况进行判断；本发明对摄像头拍摄到的视频数据进行部分数据标注，再利用半监督训练方法对剩余数据进行自动标注，并完成算法模型训练；能够应用于电力施工场景道路拥堵检测识别任务中，具有较高的准确率，并且具有稳定性好，抗干扰能力强，通用性高等优点，具有良好的鲁棒性，能够应用于基建现场智能监管系统。

本发明授权一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频分类的电力占道施工时交通拥堵判断方法，其特征在于，具体步骤为：分类标签的生成：对源域数据集中的源域数据进行分类，同时生成标签；初次交通拥堵判断模型的构建：针对分类后的源域数据，利用ResNet3D模型骨干网络和BERT分类模型构建初次交通拥堵判断模型；伪标签数据的筛选：利用分类后的源域数据对初次交通拥堵判断模型进行训练，获得二次交通拥堵判断模型；并通过二次交通拥堵判断模型对目标域数据集中的目标域数据进行标签预测，根据置信度数据为预设数量的目标域数据生成伪标签；三次交通拥堵判断模型的获取：基于源域数据的标签和目标域数据的伪标签，利用域对抗迁移网络DANN的训练方式对二次交通拥堵判断模型进行训练，获得三次交通拥堵判断模型；交通拥堵判断模型的生成：根据三次交通拥堵判断模型对目标域数据集中未预测伪标签的目标域数据进行预测，根据置信度数据为预设数量的目标域数据生成伪标签，并重复三次交通拥堵判断模型获取的相关步骤，对三次交通拥堵判断模型进行优化，直至目标域数据集中生成伪标签的目标域数据的个数大于或等于预设阈值，获得交通拥堵判断模型；道路拥堵判断：根据交通拥堵判断模型，对道路拥堵情况进行判断；初次交通拥堵判断模型具体为：ResNet3D-50模型骨干网络对预处理后的源域数据进行特征提取，并将提取的特征数据输入BERT分类模型进行预测，输出预测结果；基于域对抗迁移网络DANN的训练方式，具体为：把具有不同分布的源域数据和目标域数据，映射到指定的特征空间内，通过寻找合适的度量准则，使两种域分布的数据在特征空间上的距离无限相近，进而，利用通过源域数据训练的分类器，完成目标域数据的视频分类；域对抗迁移网络DANN包括特征提取器、标签预测器和域判别器；其中，特征提取器用于将视频数据映射到特定的特征空间；标签预测器用于分辨视频数据是否属于拥堵状态；域判别器用于分辨视频数据的域；标签预测器的损失函数为： ；式中，和为任意一个给定的数据点的坐标；为特征数据输入标签预测器分支时的输出值；域判别器的损失函数为： ；式中，di为第i个样本的二元标签。

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