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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利物体识别的方法、系统和存储介质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：CN113723162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202110267760.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权物体识别的方法、系统和存储介质是由侯云江;王成林设计研发完成，并于2021-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本物体识别的方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：提供了一种物体识别的方法、系统和存储介质，其中，物体识别系统包括GPU服务器和通用服务器，该方法包括：GPU服务器获取视频流，将视频流解析为多个图像帧；对多个图像帧中的物体进行推理得到推理结果，该推理结果包括图像帧中的物体的物体类型；根据物体的推理结果在图像帧中添加物体类型的标识；根据TCP对添加标识的图像帧进行封包，并将封包的数据发送给通用服务器；通用服务器将接收到的封包的数据进行转码得到目标视频流。通过将视频推理和视频转码分流到不同的服务器执行，提升了用于推理的服务器的并发数，有利于实现物体的实时检测，并且将视频转码分流到通用服务器上执行，有利于降低对GPU资源的占用，降低物体识别系统的成本。

本发明授权物体识别的方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物体识别的方法，其特征在于，应用于水上船体的实时识别场景，其中，物体识别系统包括GPU服务器和通用服务器，所述方法包括： 所述GPU服务器获取视频采集设备采集的针对水上船体的视频流，将所述视频流解析为多个图像帧；利用物体识别模型对所述多个图像帧中的物体进行推理，得到所述多个图像帧中的物体的推理结果，包括：根据所述多个图像帧的分辨率，确定推理频率，其中所述推理频率表示每X个图像帧执行一次推理，所述图像帧的分辨率与X正相关，并按照所述推理频率对所述多个图像帧中的物体进行推理；其中，所述物体识别模型是利用标准模型迁移学习得到的，所述推理结果包括所述图像帧中的物体的物体类型，所述物体识别模型为船体识别模型，所述物体为船体；根据所述物体的推理结果在所述图像帧中添加所述物体类型的标识，所述标识为定制化标识；根据传输控制协议TCP对添加标识的图像帧对应的数据进行封包处理，并将封包的数据发送给所述通用服务器； 所述通用服务器将接收到的所述封包的数据解码为所述数据对应的图像帧，并对所述图像帧进行压缩转换为目标视频流； 所述推理结果还包括所述物体的位置坐标，所述根据所述物体的推理结果在所述图像帧中添加所述物体类型的标识，包括：根据所述物体的位置坐标绘制物体框；根据所述物体框的位置和所述物体类型的标识的大小，确定所述物体类型的标识的目标位置；将特定颜色的透明图像作为背景图像；将所述背景图像和所述标识进行融合，得到目标标识图像；将所述目标标识图像绘制到所述标识的目标位置； 所述根据所述物体框的位置和所述物体类型的标识的大小，确定所述物体类型的标识的目标位置，包括：根据所述物体框的位置，确定所述物体类型的标识的预选位置；根据所述物体类型的标识的预选位置和所述物体类型的标识的大小，确定所述物体类型的标识的目标位置，其中，若所述标识的预选位置为对应物体的左侧位置，并且所述标识的大小超出所述图像帧的左侧，确定所述物体的右侧位置为所述标识的目标位置；或者若所述标识的预选位置为对应物体的右侧位置，并且所述标识的大小超出所述图像帧的右侧，确定所述物体的左侧位置为所述标识的目标位置；或者若所述标识的预选位置为对应物体的左侧位置，并且所述标识的大小未超出所述图像帧的左侧，确定所述物体的左侧位置为所述标识的目标位置；或者若所述标识的预选位置为对应物体的右侧位置，并且所述标识的大小未超出所述图像帧的右侧，确定所述物体的右侧位置为所述标识的目标位置。

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