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龙图腾网获悉成都航盛智行科技有限公司;深圳市航盛电子股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的移动物体检测方法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：CN115482258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211153901.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于深度学习的移动物体检测方法是由覃林;孙骏;王磊设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的移动物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的移动物体检测方法，包括：步骤S1，使用卷积神经网络提取需要对比的两张原始图像的特征得到特征图；步骤S2，将特征图通过差分网络的得到差分特征图，然后，将超过阈值的区域提取出来作为差异区域，提取后，将差异区域经过两个或者多个全连接网络得到一个特征差异值；步骤S3，将差异区域通过一个或者多个卷积神经网络层得到深层特征图，得到后，通过一个或者多个全连接层分别得到深层特征值；步骤S4，进行差异性比较得到差异区域物体特征相近值；步骤S5，结合特征差异值和差异区域物体特征相近值综合判断物体是否移动。从而能够通过采用相对深度学习目标检测更小的网络提取特征并通过差分网络来判定是否有移动物体。

本发明授权一种基于深度学习的移动物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的移动物体检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，使用卷积神经网络分别提取需要对比的两张原始图像的特征得到原始特征图和对比特征图； 步骤S2，将所述原始特征图和所述对比特征图通过差分网络得到特征差异图；得到后，将S1中原始特征图和对比特征图中对应特征差异图超过阈值的区域分别提取出来作为原始特征差异区域和对比特征差异区域，提取后，将所述特征差异图经过两个或者多个全连接网络得到特征差异值； 步骤S3，将所述原始特征差异区域和所述对比特征差异区域分别通过一个或者多个卷积神经网络层得到原始深层特征图和对比深层特征图，得到后，将所述原始深层特征图和所述对比深层特征图通过一个或者多个全连接层分别得到原始深层特征值和对比深层特征值； 步骤S4，将所述原始深层特征值和所述对比深层特征值进行差异性比较得到差异区域物体特征相近值； 步骤S5，结合所述步骤S2中得到的特征差异值和所述步骤S4中得到的差异区域物体特征相近值综合判断物体是否移动。

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