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龙图腾网获悉深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及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：CN116682137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310539900.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质是由钟贞炎设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及智能监测技术领域，公开了一种训练静态人体检测模型的方法，通过获取若干个静态热源样本，对静态热源样本进行差分处理，得到差分样本，并将静态热源样本中每帧红外图像和该红外图像在差分样本中对应的差分图像进行通道拼接，得到训练样本。采用若干个训练样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至神经网络收敛，得到静态人体检测模型。神经网络包括编码器和解码器，编码器包括卷积神经网络，解码器包括循环神经网络。在此实施例中，将差分样本和静态热源样本拼接合并后，作为训练集进行训练，使得训练得到的静态人体检测模型也具备通过分析帧间温度变化和位置变化等特征检测静态人体的能力，使得检测准确度更高。

本发明授权训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练静态人体检测模型的方法，其特征在于，包括： 获取若干个静态热源样本，所述静态热源样本包括具有时序性的k帧红外图像，各所述静态热源样本均标注有真实标签，所述真实标签反映所述静态热源样本中的静态热源属于静态人体热源或干扰热源，其中，k为大于1的整数； 对所述静态热源样本进行差分处理，得到差分样本，并将所述静态热源样本中的每帧红外图像和所述红外图像在差分样本中对应的差分图像进行通道拼接，得到训练样本，其中，所述差分样本包括与k帧红外图像对应的k帧差分图像； 采用若干个所述训练样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至所述神经网络收敛，得到所述静态人体检测模型； 其中，所述神经网络包括编码器和解码器，所述编码器包括卷积神经网络，所述卷积神经网络用于提取所述静态热源样本中的静态热源在单帧图像层面上的特征；所述解码器包括循环神经网络，所述循环神经网络用于提取所述静态热源样本中的静态热源在时间维度上的特征，并输出预测标签； 所述对所述静态热源样本进行差分处理，得到差分样本，包括： 将所述静态热源样本中的k帧红外图像均依次与第1帧红外图像做差分计算，得到k帧差分图像； 将所述k帧差分图像中的负差分设置为0、保留正差分，得到k帧正差分图像；以及，将所述k帧差分图像中的正差分设置为0、保留负差分，得到k帧负差分图像，其中，所述负差分为所述差分图像中为负数的像素值，所述正差分为所述差分图像中为正数的像素值； 将所述k帧正差分图像和所述k帧负差分图像分别进行通道拼接，得到所述差分样本。

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