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龙图腾网获悉安讯士有限公司申请的专利使用神经网络关联帧之间的对象检测的装置和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：CN114648485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111544639.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权使用神经网络关联帧之间的对象检测的装置和方法是由尼克拉·丹尼尔松;刘浩辰设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用神经网络关联帧之间的对象检测的装置和方法在说明书摘要公布了：公开使用神经网络关联帧之间的对象检测的装置和方法。卷积神经网络确定与对应于第一帧中的对象检测的识别区域相关联的两个或更多个特征向量的参考集以及与对应于第二帧中的对象检测的识别区域中的相应一个识别区域相关联的特征向量的候选集。最接近特征向量集被确定为在特征向量空间中候选集的与参考集的每个特征向量具有最小距离的预定数量的特征向量。对于每个候选集，与特征向量参考集的接近度度量被确定为属于该候选集的最接近特征向量集的比例。对于第二帧中的每个对象检测，基于对应于该对象检测的每个候选集的与特征向量参考集的所确定的接近度度量来确定相应权重。基于分配的权重将第一帧中的对象检测与第二帧中的对象检测中的一个关联。

本发明授权使用神经网络关联帧之间的对象检测的装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种使用经过训练以确定特征向量的卷积神经网络将第一帧中的对象检测与第二帧中的对象检测相关联使得与单独对象相关的对象检测的特征向量被排列在特征向量空间中的单独簇中的方法，所述方法包括： 接收所述第一帧的与所述第一帧中的所述对象检测相对应的区域； 通过所训练的卷积神经网络确定与所述第一帧中的所述区域相关联的包括两个或更多个特征向量的特征向量集，从而确定包括两个或更多个特征向量的特征向量参考集； 接收所述第二帧的与所述第二帧中的多个对象检测中的相应对象检测相对应的多个区域； 对于所述第二帧中的所述多个区域中的每一个，通过所训练的卷积神经网络确定与所述第二帧中的该区域相关联的包括两个或更多个特征向量的特征向量集，从而确定多个特征向量候选集，每一个特征向量候选集包括两个或更多个特征向量； 对于所述特征向量参考集的每个特征向量，在所述多个特征向量候选集的特征向量当中，识别在所述特征向量空间中与所述特征向量参考集的该特征向量具有最小距离的预定数量的特征向量，从而识别最接近特征向量集； 对于所述多个特征向量候选集中的每个特征向量候选集，将与所述特征向量参考集的接近度的度量确定为属于该特征向量候选集的所述最接近特征向量集的比例； 对于所述第二帧中的所述多个对象检测中的每一个，基于与该对象检测相对应的所述特征向量候选集的与所述特征向量参考集的所确定的接近度的度量来分配权重；以及 基于所分配的权重将所述第一帧中的所述对象检测与所述第二帧中的所述多个对象检测中的一个对象检测相关联。

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