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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化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：CN119273894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411397355.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法是由吴栋;濮约刚;黄聿澍;何辰飞;张明庆设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法，属于视频目标检测领域。本发明在CPU、NPU和内存资源受限环境下，完成对视频的目标检测处理和显示的过程，将视频拆解为图像帧，按照帧顺序将图像帧分发给多个进程，完成对每帧图像的处理。同时，本发明提出了受限环境，优化进程总数n的方法，计算FPS的方法和帧率整形输出方法，多进程处理队列的长度设置方法。本发明通过优化进程管理、计算资源分配和队列长度设置，在资源受限的嵌入式设备或移动平台上，实现高效、稳定的视频目标检测。

本发明授权受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法在权利要求书中公布了：1.一种受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法，其特征在于，该方法包括： 假设进程总数为n，每个进程包括：预处理、推理、后处理三部分内容；CPU完成预处理和后处理过程，NPU完成推理过程； 首先，通过视频的帧划分，按顺序将第帧到第帧分发给相应的个进程，再顺序将第帧到第帧继续依次分发给相应的进程，依此类推； 对于任意进程，采用一个队列保存原始的视频信息，队列按顺序保存了第帧、第帧、第等帧的信息，队列中的消息格式为[frame_id，frame，start_time]三部分，分别表示帧id、帧内容和开始时间，最大队列长度为，start_time记录帧进入进程被处理的开始时间； 将队列内容依次经过预处理、推理和后处理，得到结果队列，中的消息格式为[frame_id，result，finish_time]，分别表示帧id、结果和结束时间，最大队列长度为，finish_time记录进程处理完成的结束时间； 显示节点依次从进程到进程中顺序取出结果进行显示即可保证以正确顺序显示结果； 其中， 该方法采用视频帧率整形机制，即设定一个输出FPS帧率，保证视频输出帧率的稳定；其中，需要根据受限环境调节进程总数n、输入队列的最大长度以及结果队列的最大长度，输出FPS帧率需要根据真实FPS来计算； 求取合适n值时：采用Slowstart算法增加n的初始值，即采用指数方式，每次采用2n值翻倍增加；当真实FPS开始减小，针对n值采用乘性减少的方式，将当前n值乘以0.5的系数，并转换为整数值；当真实FPS继续增加时，采用加性增加的方式，n值每次增加1；循环乘性减少和加性增加的方式，获得一个稳定的真实FPS最高值； 假定视频数据的分布符合正态分布，则FPS也符合正态分布，当某一n值输出的稳定状态下FPS的平均值大于最大值的95.45%，且此FPS的平均值是最大的，则这个n值即为当前受限环境的最优值，由此求出的FPS平均值即为稳定FPS值。

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