智慧互通科技股份有限公司闫军获国家专利权
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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别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：CN115311495B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210943766.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别方法及系统是由闫军;纪双西设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别方法及系统，涉及智能停车管理领域，包括：用于通过城市内多种位置架设的固定机位摄像头采集的视频图片进行特定区域不同状态的识别：本发明可以基于简单且非常有限的标注信息建立初始的非深度特征识别模型，并通过识别的状态信息迭代更新非深度识别特征模板数据以及对标注状态识别信息的数据进行收集，当收集的数据满足预设条件要求时进行按预设要求配置的深度度量学习模型训练，获取更为稳定的深度状态识别特征提取器和深度原型状态特征向量，进而用于后续持续的视频采集数据的状态识别以及区分状态特征的更新，可以提升状态识别算法的稳定性、可靠性，适用于当前城市内固定摄像头采集的数据进行图像变化识别任务的各种实际需求。
本发明授权一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可更新复合特征的图片状态变化识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对可区分状态属性的图片的状态类型和预设用于状态区分的图片局部区域进行标注，生成初始状态变化识别示例数据集； 根据所述初始状态变化识别示例数据集构建初始非深度状态区分模板，并根据所述初始非深度状态区分模板收集包含两种状态类型的自标注数据集； 当包含两种状态类型的自标注数据集的状态采集数据量和采集时间间隔差大于预设阈值时，调用预置深度度量学习模型对所述两种状态类型的自标注数据集进行训练，得到深度状态特征提取模型和两种预置原型状态特征向量； 根据实时更新的图片、所述深度状态特征提取模型、所述两种预置原型状态特征向量更新迭代初始非深度状态区分模板和两种预置原型状态特征向量； 根据更新后的非深度状态区分模板和更新后的两种原型状态特征向量进行图片状态变化识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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