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龙图腾网获悉珠海全志科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的移动对象检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115147460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110339785.5，技术领域涉及：G06T7/254；该发明授权基于深度学习的移动对象检测方法及系统是由易甜;汪厚峄;南楠设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的移动对象检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的移动对象检测方法及系统，该方法包括：对待检测图像执行全局移动侦测操作，得到待检测图像的侦测结果；将待检测图像输入轻量级识别模型中进行分析，得到待检测图像的识别结果；当该待检测图像的识别结果用于表示待检测图像存在感兴趣目标时，对待检测图像执行局部移动侦测操作，得到感兴趣目标的侦测结果，如：感兴趣目标为静态目标或者动态目标。可见，本发明通过对采集到的待检测图像进行全局侦测和局部侦测，无论是在静态背景下还是动态背景下，均能够快速准确地检测出动态对象，即即使在树叶摇晃、光线变化等复杂环境下仍能快速准确检测出有对象闯入当前场景，有利于提高报警准确性以及可靠性。

本发明授权基于深度学习的移动对象检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的移动对象检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对采集到的待检测图像执行全局移动侦测操作，得到所述待检测图像的侦测结果； 当所述待检测图像的侦测结果用于表示所述待检测图像对应的场景中存在移动目标时，将所述待检测图像输入确定出的轻量级识别模型中进行分析，并获取所述轻量级识别模型输出的识别结果，作为所述待检测图像的识别结果； 当所述待检测图像的识别结果用于表示所述待检测图像存在感兴趣目标时，对所述待检测图像执行局部移动侦测操作，得到所述感兴趣目标的侦测结果，所述感兴趣目标的侦测结果用于表示所述感兴趣目标为静态目标或者动态目标； 所述对所述待检测图像执行局部移动侦测操作，得到所述感兴趣目标的侦测结果，包括： 将所述待检测图像输入确定出的背景识别模型中进行分析，并获取所述背景识别模型输出的识别结果，作为所述待检测图像的背景帧图像； 获取所述待检测图像和所述待检测图像的背景帧图像之间的背景差分图像，并对所述背景差分图像执行二值化处理，得到所述背景差分图像的第二图像； 基于确定出的形态学算法获取所述第二图像中第二连通区域的面积，并根据所述第二连通区域的面积确定所述感兴趣目标的侦测结果； 其中，当所述第二连通区域的面积大于等于确定出的第二面积阈值时，所述感兴趣目标的侦测结果用于表示所述感兴趣目标为动态目标； 以及，所述将所述待检测图像输入确定出的背景识别模型中进行分析之前，所述方法还包括： 获取所述待检测图像对应的场景的环境变化信息； 判断所述环境变化信息是否满足确定出的背景识别模型的更新条件； 若否，则执行所述将所述待检测图像输入确定出的背景识别模型中进行分析的操作； 若是，则根据所述环境变化信息确定所述背景识别模型的背景更新率； 基于所述背景更新率、所述待检测图像以及所述背景识别模型对应的当前背景帧更新所述背景识别模型，得到更新后的所述背景识别模型，并执行所述将所述待检测图像输入确定出的背景识别模型中进行分析的操作； 其中，所述判断所述环境变化信息是否满足确定出的背景识别模型的更新条件，包括： 当所述环境变化信息包括所述待检测图像对应的场景的光照变化强度时，判断所述光照变化强度是否大于等于确定出的光照变化强度阈值，当判断结果为是时，确定所述环境变化信息满足确定出的背景识别模型的更新条件；或者， 当所述环境变化信息包括所述待检测图像对应的场景的风力变化强度时，判断所述风力变化强度是否大于等于确定出的风力变化强度阈值，当判断结果为是时，确定所述环境变化信息满足确定出的背景识别模型的更新条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人珠海全志科技股份有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市高新区唐家湾镇科技二路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。