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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法和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：CN119888572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411979937.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法和系统是由胡智慧;姜玉斌设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法和系统，涉及计算机技术领域，所述方法包括：对当前视频帧进行检测，确定第一目标区域，通过图像特征提取模型获取第一特征图，通过运动特征提取模型获取第一运动特征向量；对下一个视频帧进行检测，确定第二目标区域和第二特征图；确定下一个视频帧与当前视频帧中均存在的第一目标对象的待测目标区域，并确定综合损失函数，对图像特征提取模型和运动特征提取模型进行训练。根据本发明，可使矩阵加速器和处理器分别处理适配的任务和数据，从而充分调用处理资源，提升处理和监测效率，并可获取目标对象的多方面的特征进行对比，还可在实际监测过程中不断提升监测效率和准确性。

本发明授权一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于矩阵加速器的大规模特征比对方法，其特征在于，包括： 通过矩阵加速器对当前视频帧进行检测，确定当前视频帧中多个目标对象所在的第一目标区域，并将所述第一目标区域所在的第一位置信息发送至处理器； 通过图像特征提取模型对各个第一目标区域进行特征提取，获得各个第一目标区域的第一特征图； 通过运动特征提取模型，对所述第一特征图进行处理，获得第一目标区域中的目标对象的第一运动特征向量，并将第一运动特征向量发送至处理器，其中，所述第一运动特征向量用于描述所述目标对象向各个方向行进的概率，以及所述目标对象向各个方向行进的速度； 通过矩阵加速器对下一个视频帧进行检测，确定下一个视频帧中多个目标对象所在的第二目标区域，并将所述第二目标区域所在的第二位置信息发送至处理器； 获取各个第二目标区域的第二特征图； 根据所述第一特征图和所述第二特征图，确定下一个视频帧与当前视频帧中均存在的第一目标对象的待测目标区域，并将待测目标区域在当前视频帧中的第一目标位置信息以及待测目标区域在下一个视频帧中的第二目标位置信息发送至处理器； 所述处理器根据所述第一运动特征向量、第一目标位置信息、第二目标位置信息、第一特征图、第二特征图、第一位置信息和第二位置信息，确定图像特征提取模型和运动特征提取模型的综合损失函数，并发送至矩阵加速器； 根据所述矩阵加速器，对图像特征提取模型和运动特征提取模型进行训练，得到训练后的图像特征提取模型和训练后的运动特征提取模型； 所述处理器根据所述第一运动特征向量、第一目标位置信息、第二目标位置信息、第一特征图、第二特征图、第一位置信息和第二位置信息，确定图像特征提取模型和运动特征提取模型的综合损失函数，并发送至矩阵加速器，包括： 根据所述第一目标位置信息和所述第二目标位置信息，确定参照运动特征向量； 通过体型特征提取模型，对第一特征图进行处理，获得第一目标区域中的第一目标对象的第一体型特征向量； 通过动作特征提取模型，对第一特征图进行处理，获得第一目标区域中的第一目标对象的第一动作特征向量； 根据所述第一运动特征向量、第一特征图、第二特征图、第一体型特征向量、第一动作特征向量、参照运动特征向量、第一位置信息和第二位置信息，确定图像特征提取模型和运动特征提取模型的综合损失函数； 将所述综合损失函数发送至矩阵加速器； 根据所述第一运动特征向量、第一特征图、第二特征图、第一体型特征向量、第一动作特征向量、参照运动特征向量、第一位置信息和第二位置信息，确定图像特征提取模型和运动特征提取模型的综合损失函数，包括： 根据所述第一运动特征向量和所述参照运动特征向量，确定运动损失函数； 根据所述第一运动特征向量、第一体型特征向量、第一动作特征向量和参照运动特征向量，确定运动合理性损失函数； 根据所述第一特征图、所述第二特征图、所述第一位置信息和所述第二位置信息，确定特征匹配损失函数； 根据所述运动损失函数、所述运动合理性损失函数和所述特征匹配损失函数，确定所述综合损失函数； 根据所述第一运动特征向量、第一体型特征向量、第一动作特征向量和参照运动特征向量，确定运动合理性损失函数，包括： 根据运动预测模型，对第一体型特征向量和第一动作特征向量进行处理，获得预测运动特征向量； 根据所述预测运动特征向量、所述第一运动特征向量和所述参照运动特征向量，确定运动合理性损失函数； 根据所述预测运动特征向量、所述第一运动特征向量和所述参照运动特征向量，确定运动合理性损失函数，包括： 根据公式 确定运动合理性损失函数LR，其中，S1,i为第i个待测目标区域的第一运动特征向量，SR,i为第i个待测目标区域的参照运动特征向量，nT为待测目标区域的数量，Sp,i为第i个待测目标区域的预测运动特征向量，w1和w2为预设权重，nT为待测目标区域的数量，i≤nT，且i和nT均为正整数，if为条件函数。

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