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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于海量视频的校园安全跨域跟踪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：CN117253166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311158023.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于海量视频的校园安全跨域跟踪方法及系统是由郑来波;柳星;于畅;王正璠;李林嫣;陈淼淼设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海量视频的校园安全跨域跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于海量视频的校园安全跨域跟踪方法及系统，涉及图像检测识别技术领域，包括获取校园实时的监控视频并上传至边缘嵌入式设备进行视频流解码；获取带有运动目标的视频流；将带有运动目标的视频流转化为视频帧图像输入至YOLO网络和deepsort网络中进行判别跟踪，并赋予该行人编号，将识别出是同一目标的视频帧行人图像进行分开存储，建立历史行人序列图片库；利用重识别模型对将要查找行人的图像序列和历史行人序列图片进行特征对比，输出相似度高的序列，对输出相似度高的序列进行时间区域筛选，根据校园监控区域地图绘制目标行人的轨迹路线。本公开降低了模型读取比对海量图片的时间成本。

本发明授权基于海量视频的校园安全跨域跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于海量视频的校园安全跨域跟踪方法，其特征在于，包括： 划分校园监控区域，获取校园实时的监控视频并上传至边缘嵌入式设备进行视频流解码； 对解码后的视频流进行预处理，获取带有运动目标的视频流，包括： 将解码后的视频流使用背景减除帧间差分算法对视频流中是否存在运动进行判断，先对视频流进行灰度化处理，通过连续帧的帧间差分得到背景的分布，通过构建掩膜将每一帧的背景剔除，获得前景的运行目标的视频流； 掩膜构建过程包括：对于每次得到的两帧差分的二值化结果进行累加，通过定期对累加的二值化结果进行二值化处理，更新掩膜，来区分是真实前景运动目标导致的还是周期性的背景导致的； 将带有运动目标的视频流转化为视频帧图像，距离相同时间间隔抓取一张视频帧图像输入至YOLO网络进行局部行人检测，之后将识别结果以及该行人在视频帧图像中的切片的坐标输入至deepsort网络中进行判别跟踪，并赋予该行人编号，将识别出是同一目标的视频帧行人图像进行分开存储，建立历史行人序列图片库，定期对序列目录进行删除冗余图片的操作； 利用重识别模型对将要查找行人的图像序列和历史行人序列图片进行特征对比，引入时间和空间关联性注意力机制模块，并且对于特征图中每一对节点之间构建一次关联结果，以成对关系项的形式将关联结果堆叠成特征矩阵，输出相似度高的序列，对输出相似度高的序列进行时间区域筛选，根据校园监控区域地图绘制目标行人的轨迹路线； 其中，对重识别模型处理后的输出进入一个后处理模块，对重识别模型的输出在时间上和空间上进行筛选限制。

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山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨区滨海路72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”。

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