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龍圖騰網(wǎng)獲悉珠海全志科技股份有限公司申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115147460B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110339785.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/254；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由易甜;汪厚嶧;南楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)待檢測(cè)圖像執(zhí)行全局移動(dòng)偵測(cè)操作，得到待檢測(cè)圖像的偵測(cè)結(jié)果；將待檢測(cè)圖像輸入輕量級(jí)識(shí)別模型中進(jìn)行分析，得到待檢測(cè)圖像的識(shí)別結(jié)果；當(dāng)該待檢測(cè)圖像的識(shí)別結(jié)果用于表示待檢測(cè)圖像存在感興趣目標(biāo)時(shí)，對(duì)待檢測(cè)圖像執(zhí)行局部移動(dòng)偵測(cè)操作，得到感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果，如：感興趣目標(biāo)為靜態(tài)目標(biāo)或者動(dòng)態(tài)目標(biāo)。可見(jiàn)，本發(fā)明通過(guò)對(duì)采集到的待檢測(cè)圖像進(jìn)行全局偵測(cè)和局部偵測(cè)，無(wú)論是在靜態(tài)背景下還是動(dòng)態(tài)背景下，均能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出動(dòng)態(tài)對(duì)象，即即使在樹葉搖晃、光線變化等復(fù)雜環(huán)境下仍能快速準(zhǔn)確檢測(cè)出有對(duì)象闖入當(dāng)前場(chǎng)景，有利于提高報(bào)警準(zhǔn)確性以及可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)采集到的待檢測(cè)圖像執(zhí)行全局移動(dòng)偵測(cè)操作，得到所述待檢測(cè)圖像的偵測(cè)結(jié)果； 當(dāng)所述待檢測(cè)圖像的偵測(cè)結(jié)果用于表示所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景中存在移動(dòng)目標(biāo)時(shí)，將所述待檢測(cè)圖像輸入確定出的輕量級(jí)識(shí)別模型中進(jìn)行分析，并獲取所述輕量級(jí)識(shí)別模型輸出的識(shí)別結(jié)果，作為所述待檢測(cè)圖像的識(shí)別結(jié)果； 當(dāng)所述待檢測(cè)圖像的識(shí)別結(jié)果用于表示所述待檢測(cè)圖像存在感興趣目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述待檢測(cè)圖像執(zhí)行局部移動(dòng)偵測(cè)操作，得到所述感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果，所述感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果用于表示所述感興趣目標(biāo)為靜態(tài)目標(biāo)或者動(dòng)態(tài)目標(biāo)； 所述對(duì)所述待檢測(cè)圖像執(zhí)行局部移動(dòng)偵測(cè)操作，得到所述感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果，包括： 將所述待檢測(cè)圖像輸入確定出的背景識(shí)別模型中進(jìn)行分析，并獲取所述背景識(shí)別模型輸出的識(shí)別結(jié)果，作為所述待檢測(cè)圖像的背景幀圖像； 獲取所述待檢測(cè)圖像和所述待檢測(cè)圖像的背景幀圖像之間的背景差分圖像，并對(duì)所述背景差分圖像執(zhí)行二值化處理，得到所述背景差分圖像的第二圖像； 基于確定出的形態(tài)學(xué)算法獲取所述第二圖像中第二連通區(qū)域的面積，并根據(jù)所述第二連通區(qū)域的面積確定所述感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果； 其中，當(dāng)所述第二連通區(qū)域的面積大于等于確定出的第二面積閾值時(shí)，所述感興趣目標(biāo)的偵測(cè)結(jié)果用于表示所述感興趣目標(biāo)為動(dòng)態(tài)目標(biāo)； 以及，所述將所述待檢測(cè)圖像輸入確定出的背景識(shí)別模型中進(jìn)行分析之前，所述方法還包括： 獲取所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景的環(huán)境變化信息； 判斷所述環(huán)境變化信息是否滿足確定出的背景識(shí)別模型的更新條件； 若否，則執(zhí)行所述將所述待檢測(cè)圖像輸入確定出的背景識(shí)別模型中進(jìn)行分析的操作； 若是，則根據(jù)所述環(huán)境變化信息確定所述背景識(shí)別模型的背景更新率； 基于所述背景更新率、所述待檢測(cè)圖像以及所述背景識(shí)別模型對(duì)應(yīng)的當(dāng)前背景幀更新所述背景識(shí)別模型，得到更新后的所述背景識(shí)別模型，并執(zhí)行所述將所述待檢測(cè)圖像輸入確定出的背景識(shí)別模型中進(jìn)行分析的操作； 其中，所述判斷所述環(huán)境變化信息是否滿足確定出的背景識(shí)別模型的更新條件，包括： 當(dāng)所述環(huán)境變化信息包括所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景的光照變化強(qiáng)度時(shí)，判斷所述光照變化強(qiáng)度是否大于等于確定出的光照變化強(qiáng)度閾值，當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，確定所述環(huán)境變化信息滿足確定出的背景識(shí)別模型的更新條件；或者， 當(dāng)所述環(huán)境變化信息包括所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景的風(fēng)力變化強(qiáng)度時(shí)，判斷所述風(fēng)力變化強(qiáng)度是否大于等于確定出的風(fēng)力變化強(qiáng)度閾值，當(dāng)判斷結(jié)果為是時(shí)，確定所述環(huán)境變化信息滿足確定出的背景識(shí)別模型的更新條件。

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