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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于DeepStream的监控视频分析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：CN116824480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310415455.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于DeepStream的监控视频分析方法及系统是由李敏;赵士贤;任俊星;陈琳;姜淼;黄子豪;李风发设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DeepStream的监控视频分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DeepStream的视频监控分析方法及系统，其中方法包括：在JetsonAGXXavier嵌入式开发板上安装DeepStream，DeepStream自带用于转换模型文件的基于TensorRT的推理插件；将训练好的轻量化目标检测模型部署到DeepSteam中；将至少一个摄像头基于RTSP协议传输的多路视频流输入至DeepStream的视频流采集插件，DeepStream以管道流的方式对所述多路视频流进行目标检测；将处理后的视频流进行编码压缩，通过RTSP协议以无线网络的方式推送至结果展示模块进行展示。本发明快速搭建起智能视频监控分析系统，实时分析多路视频流中的信息。

本发明授权基于DeepStream的监控视频分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DeepStream的监控视频分析方法，其特征在于，包括： 在JetsonAGXXavier嵌入式开发板上安装DeepStream，所述DeepStream自带基于TensorRT的推理插件，所述基于TensorRT的推理插件用于转换模型文件； 将训练好的轻量化目标检测模型部署到所述DeepStream中； 将至少一个摄像头基于RTSP协议传输的多路视频流输入至所述DeepStream的视频流采集插件，所述DeepStream以管道流的方式对所述多路视频流进行目标检测； 将处理后的视频流进行编码压缩，通过RTSP协议以无线网络的方式推送至结果展示模块进行展示； 其中，所述轻量化目标检测模型为改进的VOLOv5s模型，所述改进的VOLOv5s模型通过以下步骤获取： 使用深度可分离卷积模块替换VOLOv5s骨干网络中的卷积模块，使用GhostBottleneck模块替换VOLOv5s颈部网络中的Bottleneck模块，并对替换完成的颈部网络进行通道剪枝； 其中，所述对替换完成的颈部网络进行通道剪枝，包括： 在第一次模型训练过程中，基于预设的数据集，采用余弦退火方式周期性地改变学习率，直至模型收敛至预设的期望位置； 在第二次模型训练过程中，对完成所述第一次模型训练过程的所述替换完成的颈部网络的通道按照预设比例进行裁剪，控制数据集和超参数不变，进行微调训练，完成所述通道剪枝； 其中，所述DeepStream以管道流的方式对所述多路视频流进行目标检测，包括： 所述DeepStream的视频流采集插件将接收到的所述多路视频流传输到所述DeepStream的编码解码插件，所述编码解码插件包括用于编码的第一专用芯片和用于解码的第二专用芯片； 将经过所述编码解码插件的硬件编码以及显存缓冲后的所述多路视频流，传输至所述基于TensorRT的推理插件，通过所述基于TensorRT的推理插件将所述轻量化目标检测模型的权重文件转化为TensorRT支持的推理引擎； 基于所述TensorRT支持的推理引擎获得所述多路视频流的视频结构化信息和目标检测结果； 将所述视频结构化信息作为推理结果，并通过所述DeepStream的第一输出端以文本形式输出； 基于所述目标检测结果中目标的位置信息，以边界框的形式绘制到视频对应的位置，并将多路视频拼接成一个画面，经过所述编码解码插件的硬件编码以及显存缓冲后，通过所述DeepStream的第二输出端输出。

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