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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東煙草河源市有限責(zé)任公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411487B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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?zhí)?專利號為：202510909693.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法是由胡平川;何文郁;黃俊;曾鳴韜;譚臺哲;蔣林軒設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法，包括：通過無監(jiān)督背景建模、形態(tài)學(xué)處理提取動態(tài)目標(biāo)，結(jié)合深度特征網(wǎng)絡(luò)與輕量可見性網(wǎng)絡(luò)，輸出目標(biāo)結(jié)構(gòu)化狀態(tài)；根據(jù)所述邊界框和語義特征通過微分方程構(gòu)建軌跡速度建模網(wǎng)絡(luò)，生成目標(biāo)運動軌跡，通過對所述微分方程進(jìn)行數(shù)值積分，獲得預(yù)測空間位置；將所述語義特征向量與預(yù)測空間位置進(jìn)行融合，生成目標(biāo)的未來外觀特征；當(dāng)有幀圖像輸入時，基于所述預(yù)測空間位置構(gòu)建候選區(qū)域，計算所述候選區(qū)域與目標(biāo)的未來外觀特征之間的匹配置信度，以確認(rèn)目標(biāo)位置與目標(biāo)特征；若匹配置信度低于預(yù)設(shè)閾值則留前一幀狀態(tài)，不進(jìn)行更新，以提升在遮擋或模糊狀態(tài)下的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標(biāo)圖像，通過無監(jiān)督背景建模、形態(tài)學(xué)處理提取動態(tài)目標(biāo)，結(jié)合深度特征網(wǎng)絡(luò)與輕量可見性網(wǎng)絡(luò)，輸出目標(biāo)結(jié)構(gòu)化狀態(tài)；所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)化狀態(tài)包含：目標(biāo)邊界框、語義特征向量及可見性評分； 根據(jù)所述邊界框和語義特征通過微分方程構(gòu)建軌跡速度建模網(wǎng)絡(luò)，生成目標(biāo)運動軌跡，引入加速度正則項平滑軌跡變化，最后通過對所述微分方程進(jìn)行數(shù)值積分，獲得預(yù)測空間位置； 獲取語義特征向量，將所述語義特征向量與預(yù)測空間位置進(jìn)行融合，通過軌跡引導(dǎo)特征生成模塊生成目標(biāo)的未來外觀特征，并引入結(jié)構(gòu)對齊損失與局部屬性多樣性保持項提升特征質(zhì)量； 當(dāng)有幀圖像輸入時，基于所述預(yù)測空間位置構(gòu)建候選區(qū)域，計算所述候選區(qū)域與目標(biāo)的未來外觀特征之間的匹配置信度，以確認(rèn)目標(biāo)位置與目標(biāo)特征；若匹配置信度低于預(yù)設(shè)閾值則留前一幀狀態(tài)，不進(jìn)行更新，以提升在遮擋或模糊狀態(tài)下的魯棒性； 其中，所述通過無監(jiān)督背景建模、形態(tài)學(xué)處理提取動態(tài)目標(biāo)，結(jié)合深度特征網(wǎng)絡(luò)與輕量可見性網(wǎng)絡(luò)，輸出目標(biāo)結(jié)構(gòu)化狀態(tài)，具體包括： 通過無監(jiān)督背景對圖像建模，對每幀圖像執(zhí)行背景減法，生成前景掩碼； 對所述前景掩碼進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，增強目標(biāo)邊界完整性，得到優(yōu)化后的前景掩碼； 在所述優(yōu)化后的前景掩碼中提取連通區(qū)域，并記錄所述連通區(qū)域的區(qū)域，作為目標(biāo)區(qū)域；所述目標(biāo)區(qū)域的邊界框為目標(biāo)邊界框； 從所述目標(biāo)圖像中剪裁所述目標(biāo)區(qū)域送入深度特征網(wǎng)絡(luò)提取語義特征，作為語義特征向量； 從所述優(yōu)化后的前景掩碼中每個目標(biāo)區(qū)域提取結(jié)構(gòu)向量；將所述結(jié)構(gòu)向量與所述語義特征向量的深度特征圖拼接輸入輕量可見性網(wǎng)絡(luò)，輸出可見性評分； 結(jié)合所述目標(biāo)邊界框、語義特征向量和可見性評分，輸出為每個目標(biāo)的狀態(tài)。

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