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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联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：CN118968107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410978147.1，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法及系统是由蒋宗熹;张柳健;张禄亮;陈子明设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法及系统，该方法是应用于无人机对电力设备进行巡检中，基于无人机采集到的完整视频，使用两个阶段的步骤来关联视频目标检测框，在第一阶段使用改进距离度量的密度聚类法实现对帧间目标检测框的初步关联，在第二阶段使用插帧法解决由视频目标检测框短时丢失造成的重计数问题，完成对视频目标检测框的关联，进而实现准确检测出视频中包含的目标数量；本发明能够基于完整的视频，使用未来信息辅助进行目标检测框关联，表现出了良好的关联准确性，能够准确检测出视频中包含的目标数量，在与传统方法的对比中显示出了更好的鲁棒性。

本发明授权基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于密度聚类的两阶段视频目标检测框关联方法，其特征在于：该方法是应用于无人机对电力设备进行巡检中，基于无人机采集到的完整视频，使用两个阶段的步骤来关联视频目标检测框，在第一阶段使用改进距离度量的密度聚类法实现对帧间目标检测框的初步关联，在第二阶段使用插帧法解决由视频目标检测框短时丢失造成的重计数问题，完成对视频目标检测框的关联，进而实现准确检测出视频中包含的目标数量；所述改进距离度量的密度聚类法包括： 结合目标检测算法给出的目标检测框长宽信息，并考虑目标的大小及位置，从而计算出合理距离估计dns，距离估计dns由两部分组成，分别为归一化距离dn和形状距离ds，如下公式所示： dns＝dn*ds； 其中，归一化距离dn为使用两个视频目标检测框的长宽数据作为单位来衡量两个视频目标检测框间的距离，在预设存在两个目标位于同一平面，在无人机靠近的过程中，即使目标占画面总体的比例逐步增大，但两个目标距离相较于自身的大小的比例是相对固定的，由此我们给出归一化距离dn计算公式： 其中，h1为第一视频目标检测框的长度，w1为第一视频目标检测框的宽度，h2为第二视频目标检测框的长度，w2为第二视频目标检测框的宽度，x1,y1为第一目标点坐标，x2,y2为第二目标点坐标； 当两个视频目标检测框有一条边完全重合时，归一化距离dn总为1，当两个视频目标检测框有一个顶点完全重合时，归一化距离总为 除去检测框的大小，在相邻帧间同一物体的检测框的高宽比通常会保持相对恒定，若两个检测框属于同一目标，则接近1，定义形状距离ds： 其中，h1为第一视频目标检测框的长度，w1为第一视频目标检测框的宽度，h2为第二视频目标检测框的长度，w2为第二视频目标检测框的宽度；当且仅当两个目标框长宽比完全相同时取得极小值1，使得对于具有相同归一化距离的两对视频目标检测框，形状更相似的一对视频目标检测框的综合距离更小； 最后，引入帧范围参数FrameSpan，若两个视频目标检测框的所在帧差值大于帧范围参数FrameSpan，则不进行距离计算，视为不在邻域内。

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