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龙图腾网获悉广东广信通信服务有限公司申请的专利基于深度学习的实时换脸检测方法、系统、设备及介质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：CN119625801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411609207.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于深度学习的实时换脸检测方法、系统、设备及介质是由陈章;庄华;林雄;李耀坚;赵家润设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的实时换脸检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的实时换脸检测方法、系统、设备及介质，包括实时获取视频流中的关键帧图像序列；根据预设的深度学习模型处理所述关键帧图像序列，获得各关键帧图像的换脸概率评分；根据预设的频域分析算法处理所述关键帧图像序列，获得各关键帧图像的频域异常评分；根据预设的光流分析算法处理所述关键帧图像序列，获得各相邻关键帧图像的运动连贯性评分；根据预设的多模态融合算法处理各所述换脸概率评分、频域异常评分和运动连贯性评分，得到所述关键帧图像序列的换脸检测结果。本发明通过结合多种处理算法的融合，提高了实时动态换脸检测的效率。

本发明授权基于深度学习的实时换脸检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时换脸检测方法，其特征在于，包括： 实时获取视频流中的关键帧图像序列； 根据预设的深度学习模型处理所述关键帧图像序列，获得各关键帧图像的换脸概率评分；其中，所述深度学习模型是使用生成对抗网络生成的伪造数据进行训练得到的； 根据预设的频域分析算法处理所述关键帧图像序列，获得各关键帧图像的频域异常评分； 根据预设的光流分析算法处理所述关键帧图像序列，获得各相邻关键帧图像的运动连贯性评分； 根据预设的多模态融合算法处理各所述换脸概率评分、频域异常评分和运动连贯性评分，得到所述关键帧图像序列的换脸检测结果；其中，所述换脸检测结果包括：未换脸、恶意换脸和非恶意换脸； 所述实时获取视频流中的关键帧图像序列，包括： 获取原始视频流数据； 根据预设的帧数控制规则，处理所述原始视频流数据，获得降采样帧序列； 根据预设的关键帧检测算法，处理所述降采样帧序列，得到关键帧图像序列； 所述根据预设的关键帧检测算法，处理所述降采样帧序列，得到关键帧图像序列，包括： 计算所述降采样帧序列中，相邻帧图像的人脸各特征点的综合距离变化值； 根据预设的第二阈值范围，将所述综合距离变化值符合所述第二阈值范围的各相邻帧图像作为各关键帧； 裁取各关键帧图像的人脸区域图像，得到关键帧图像序列。

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