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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测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：CN116246200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310018281.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测方法及系统是由徐雄;王成刚;牛新玉设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测方法及系统，所述方法包括：对预设的多个偷拍动作进行数据采集，形成数据集；通过所述数据集训练目标检测模型，得到服务器端模型；将行为融合算法和多视角目标定位融合至所述服务器端模型，得到多视角协同后的服务器端模型；将多视角协同后的服务器端模型部署至边缘设备上，并将多视角协同后的服务器端模型转换为终端模型，边缘设备通过所述终端模型对接收到的视频流数据进行偷拍检测。本发明极大降低了终端模型计算量，同时有效解决了由于视角遮挡或视角图像不清晰照成的观察不完备性问题，提高了边缘设备上目标行为检测与识别技术的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的屏显信息偷拍检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对预设的多个偷拍动作进行数据采集，形成数据集； 步骤2：通过所述数据集训练目标检测模型，得到服务器端模型； 步骤3：将行为融合算法和多视角目标定位融合至所述服务器端模型，得到多视角协同后的服务器端模型； 步骤4：将多视角协同后的服务器端模型部署至边缘设备上，并将多视角协同后的服务器端模型转换为终端模型，边缘设备通过所述终端模型对接收到的视频流数据进行偷拍检测； 所述步骤2包括： 步骤21：每次从所述数据集中随机抽取第一预设比例作为训练集； 步骤22：将预处理后的所述训练集输入目标检测模型中； 步骤23：目标检测模型对输入的预处理后的所述训练集进行特征提取； 步骤24：提取的特征经过FPN+PAN特征提取金字塔输入到预测层，经预测层推理得到预测框和动作类别信息；其中，每个偷拍动作视作一种类别数据； 步骤25：抽取第二预设比例的所述数据集用于模型验证，调整模型超参数，重复步骤21至步骤25，直至得到最优模型为止；其中，所述最优模型为服务器端模型；所述第二预设比例小于所述第一预设比例； 所述步骤3包括： 步骤31：借助最优模型与重识别技术对不同摄像头检测到的目标进行识别，并通过对各个摄像头之间的视角进行标定，确定各视角特定参数，获得不同摄像头视角之间的关系；其中，所述特定参数包括角度、高度和距离；当固定距离参数时，所有的视角组成一个视角球面，视角球面上的每个点对应目标的某个特定视角；不同视角之间的关系通过在视角球面上的点的位置关系来确定； 步骤32：通过视角之间的位置约束，间接刻画出视角对应的分类器之间的关系，以获取同一目标在不同视角下的多个行为表征，从而有效融合来自不同视角分类器的信息，以得到多视角协同后的服务器端模型。

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