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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利监控场景下的异常闯入物实时检测方法及装置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：CN113837001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202110948248.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权监控场景下的异常闯入物实时检测方法及装置是由吕彦锋;于倩;李怡;乔红设计研发完成，并于2021-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本监控场景下的异常闯入物实时检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种监控场景下的异常闯入物实时检测方法及装置，包括：实时获取监控视频；将所述监控视频输入至预设的异常闯入物检测模型中进行检测，当检测到与所述监控视频对应的监控图像中存在异常闯入物时，得到由所述异常闯入物检测模型输出的含有异常闯入物的监控图像，以及所述异常闯入物的所属类别。本发明能够实时监测监控范围内的环境中是否存在会阻碍正常生产、影响安全及会引起信息泄露的异常闯入物，从而在检测到存在异常闯入物时及时进行语音及视频标注框提醒，以保证监控区域的安全。

本发明授权监控场景下的异常闯入物实时检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种监控场景下的异常闯入物实时检测方法，其特征在于，包括： 实时获取监控视频； 将所述监控视频输入至预设的异常闯入物检测模型中进行检测，当检测到与所述监控视频对应的监控图像中存在异常闯入物时，得到由所述异常闯入物检测模型输出的含有异常闯入物的监控图像，以及所述异常闯入物的所属类别；其中，所述含有异常闯入物的监控图像中携带标注框，所述标注框用于框住所述异常检测物；所述预设的异常闯入物检测模型为采用监控视频样本作为输入数据，以及与所述监控视频样本对应的含有异常闯入物的监控图像，以及所述异常闯入物的所属类别作为输出数据，基于机器学习算法训练得到的；所述异常闯入物的所属类别包括无人机、车辆、气球、风筝以及空中漂浮物中的一种或多种； 所述方法还包括： 构建异常闯入物数据集，并进行标注确定所述异常闯入物所属类别； 对所述异常闯入物数据集进行扩展增强； 基于进行扩展增强后的所述异常闯入物数据集采用聚类算法获取符合预设待检测目标尺度特点的锚点框尺寸； 基于聚类后的所述异常闯入物数据集通过改进非极大值抑制的方法，抑制冗余框； 并基于YOLO_v4和或YOLO_v5神经网络对所述异常闯入物数据集进行训练和检测； 所述方法还包括： 计算两个所述锚点框中心点的距离； 根据计算结果抑制所述锚点框中的冗余框。

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