SYSTEM AND METHODS FOR AUTOMATICALLY VALIDATING EVIDENCE OF TRAFFIC VIOLATIONS USING AUTOMATICALLY DETECTED CONTEXT FEATURES

Disclosed herein are methods and systems for automatically validating evidence of traffic violations. One instance of a method comprises receiving an evidence package comprising video frames showing a vehicle involved in a potential traffic violation. The video frames can be input into one or more d...

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Hauptverfasser: MURON, Wiktor, GLEESON-MAY, Michael, BUDYS, Maciej, KOHLER, Morgan, LIAUKOVICH, Andrei, GHADIOK, Vaibhav, GRZESIAK, Marcin, WANG, Shaocheng
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator MURON, Wiktor
GLEESON-MAY, Michael
BUDYS, Maciej
KOHLER, Morgan
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GHADIOK, Vaibhav
GRZESIAK, Marcin
WANG, Shaocheng
description Disclosed herein are methods and systems for automatically validating evidence of traffic violations. One instance of a method comprises receiving an evidence package comprising video frames showing a vehicle involved in a potential traffic violation. The video frames can be input into one or more deep learning models to obtain a plurality of classification results. The method can further comprise generating a score based in part on the classification results and evaluating the score against one or more thresholds to determine whether the evidence package is automatically approved, is automatically rejected, or requires further review. Sont divulgués ici des procédés et des systèmes de validation automatique de preuves d'infractions de circulation. Un exemple d'un procédé comporte la réception d'un ensemble de preuves comprenant des trames vidéo montrant un véhicule impliqué dans une potentielle infraction de circulation. Les trames vidéo peuvent être introduites dans un ou plusieurs modèles d'apprentissage profond pour obtenir une pluralité de résultats de classification. Le procédé peut comporter en outre la génération d'un score basé en partie sur les résultats de classification et l'évaluation du score par rapport à un ou plusieurs seuils pour déterminer si l'ensemble de preuves est automatiquement approuvé, est automatiquement rejeté, ou nécessite un examen plus approfondi.
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One instance of a method comprises receiving an evidence package comprising video frames showing a vehicle involved in a potential traffic violation. The video frames can be input into one or more deep learning models to obtain a plurality of classification results. The method can further comprise generating a score based in part on the classification results and evaluating the score against one or more thresholds to determine whether the evidence package is automatically approved, is automatically rejected, or requires further review. Sont divulgués ici des procédés et des systèmes de validation automatique de preuves d'infractions de circulation. Un exemple d'un procédé comporte la réception d'un ensemble de preuves comprenant des trames vidéo montrant un véhicule impliqué dans une potentielle infraction de circulation. Les trames vidéo peuvent être introduites dans un ou plusieurs modèles d'apprentissage profond pour obtenir une pluralité de résultats de classification. Le procédé peut comporter en outre la génération d'un score basé en partie sur les résultats de classification et l'évaluation du score par rapport à un ou plusieurs seuils pour déterminer si l'ensemble de preuves est automatiquement approuvé, est automatiquement rejeté, ou nécessite un examen plus approfondi.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL ; PHYSICS</subject><creationdate>2024</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240523&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2024107459A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76290</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240523&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2024107459A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>MURON, Wiktor</creatorcontrib><creatorcontrib>GLEESON-MAY, Michael</creatorcontrib><creatorcontrib>BUDYS, Maciej</creatorcontrib><creatorcontrib>KOHLER, Morgan</creatorcontrib><creatorcontrib>LIAUKOVICH, Andrei</creatorcontrib><creatorcontrib>GHADIOK, Vaibhav</creatorcontrib><creatorcontrib>GRZESIAK, Marcin</creatorcontrib><creatorcontrib>WANG, Shaocheng</creatorcontrib><title>SYSTEM AND METHODS FOR AUTOMATICALLY VALIDATING EVIDENCE OF TRAFFIC VIOLATIONS USING AUTOMATICALLY DETECTED CONTEXT FEATURES</title><description>Disclosed herein are methods and systems for automatically validating evidence of traffic violations. 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