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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;廈門大學申請的專利視頻目標的檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112084954B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010948845.9，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權視頻目標的檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質是由陳昊升;林麗健;單瀛;張宏倫;梁俊;李昱;王菡子設計研發完成，并于2020-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本視頻目標的檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種視頻目標的檢測方法、裝置、電子設備以及存儲介質，方法包括：確定待檢測視頻中的待檢測視頻幀，并獲取與所述待檢測視頻幀相匹配的視頻序列中的輔助視頻幀；基于所述待檢測視頻幀與所述輔助視頻幀，通過視頻處理模型中的特征提取網絡確定幀級別的特征向量；基于所述幀級別的特征向量，通過所述視頻處理模型的候選框生成網絡，確定實例級別的特征向量；通過所述視頻處理模型中的檢測頭網絡，根據所述實例級別的特征向量，對所述待檢測視頻進行目標檢測，確定視頻目標在所述待檢測視頻的不同視頻幀中的所在區域，由此，由此實現魯棒并精確地對視頻中的目標進行檢測，減少視頻目標檢測中的失真。

本發明授權視頻目標的檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種視頻目標的檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 確定待檢測視頻中的待檢測視頻幀，并獲取與所述待檢測視頻幀相匹配的視頻序列中的輔助視頻幀； 基于所述待檢測視頻幀與所述輔助視頻幀，通過視頻處理模型中的特征提取網絡確定幀級別的特征向量； 基于所述幀級別的特征向量，通過所述視頻處理模型的候選框生成網絡，確定與候選物體實例相對應的第一實例級別的特征向量集合； 基于所述候選物體實例的相對應的物體表觀信息和物體幾何信息，確定物體實例級別的相似度； 根據所述物體實例級別的相似度，對所述第一實例級別的特征向量集合中的不同實例級別的特征向量進行融合處理，形成第二實例級別的特征向量集合； 將所述第二實例級別的特征向量集合中的經過融合處理的第二實例級別的特征，作為實例級別的特征向量； 通過所述視頻處理模型中的檢測頭網絡，根據所述實例級別的特征向量，對所述待檢測視頻進行目標檢測，確定視頻目標在所述待檢測視頻的不同視頻幀中的所在區域。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司;廈門大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。