买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测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：CN116994184B 。

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：202310995396.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测方法是由张亮;李约瀚;朱光明;华聪;张晨洋设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测方法在说明书摘要公布了：一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测方法，包括以下步骤；对不连续序列视频帧序列通过目标检测网络进行分析，目标检测网络采用当前被分析帧之前所采集前项帧的数据特征，补充当前帧的数据特征，最后目标检测网络通过补充的特征获得检测结果；通过网络训练框架用于从视频中采集并生成不连续视频帧序列数据作为训练数据，并对目标检测网络进行训练，得到用于目标检测的神经网络的模型参数；视频流处理分析框架采用流水线作业的方式，将通过训练的目标检测网络，分割为多个可并行的部分，对视频流进行流水线式目标检测；采用有限深度的队列将已经检测的帧的特征进行保留，以对之后的数据进行补充。本发明能更好、更准确地进行目标检测。

本发明授权一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对不连续采样序列的视频流的实时目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：对不连续的视频帧序列通过目标检测网络进行分析，目标检测网络采用当前被分析帧之前所采集前项帧的数据特征，将前项帧中蕴含的特征与信息补充当前被分析帧的数据特征，最后目标检测网络通过补充的特征获得检测结果； 其中，所述当前被分析帧表示当前被分析并从中找出目标的视频帧，所述前项帧表示，当前被分析帧之前通过神经网络进行分析的视频帧； 步骤2：通过网络训练框架从视频中采集并生成不连续视频帧序列数据作为训练数据，其中该序列的最后一帧将作为被检测帧，其余帧作为前项帧，并对步骤1中的目标检测网络进行训练，得到用于目标检测的神经网络的模型参数； 步骤3：视频流处理分析框架采用流水线作业的方式，将通过步骤2训练的目标检测网络，分割为多个可并行的部分，对视频流进行流水线式目标检测；同时采用有限深度的队列将已经检测的帧的特征进行保留，以对之后的数据进行补充； 所述步骤1中，补充当前被分析帧的数据特征的具体步骤是： 首先，差异化信息，对当前被分析帧与前项帧图像的插值进行分析，并作为相关特征用于目标检测分析； 然后，通过特征补充模块将前项帧中所蕴含的信息补充入对当前被分析的帧对应的各层神经网络的特征中； 其次，通过特征分析模块结合前向帧历史信息对当前被分析帧进行分析，同时将各个神经网络层的输出作为信息用于后续帧的分析； 最后，通过目标检测网络，对特征分析模块所提取的特征进行分析，并得到目标检测的最终结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。