申请/专利权人：中裕广恒科技股份有限公司;郑州科捷信大数据应用技术有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117648658A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/214;G06F18/10;G06F18/27;G08G1/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了一种交通违法模型训练过程异常检测方法，具体涉及交通违法检测领域，该方法具体步骤为：S1：准备用于训练交通违法模型的数据集，并对数据进行预处理和清洗；S2：根据交通违法预测任务的特点，从原始数据中提取相关特征；S3：使用提取的特征和标注好的数据，训练交通违法预测模型；S4：在模型训练过程中，使用异常检测算法来检测是否存在异常样本或模型错误；S5：如果检测到异常样本或模型错误，需要采取相应的措施来处理；S6：在训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估，检查模型的预测性能是否满足要求；S7：将训练好的模型部署到实际应用中。本发明提高模型性能、避免过拟合、优化模型部署、降低误判率，适用于交通违法检测。

主权项：1.一种交通违法模型训练过程异常检测方法，其特征在于：该方法具体步骤为：S1：准备用于训练交通违法模型的数据集，并对数据进行预处理和清洗；S2：根据交通违法预测任务的特点，从原始数据中提取相关特征；S3：使用提取的特征和标注好的数据，训练交通违法预测模型；S4：在模型训练过程中，使用异常检测算法来检测是否存在异常样本或模型错误；S5：如果检测到异常样本或模型错误，需要采取相应的措施来处理；S6：在训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估，检查模型的预测性能是否满足要求；S7：将训练好的模型部署到实际应用中。

全文数据：

权利要求：

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