发明专利 已授权

一种基于深度学习的运动目标检测方法和系统

📄 申请号:CN202311518688.8 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-11-15
公开号
CN117237418B
公开日
2024-01-23
申请人
成都航空职业技术学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 智能交通, 安防监控, 人机交互

摘要

本发明涉及计算机信息技术领域,具体涉及一种基于深度学习的运动目标检测方法和系统,将初始视频输入视频拓扑模型进行映射,得到与初始视频的地理位置相邻的其他视频的集合,对集合中的视频进行分帧处理,将检测目标的特征向量与分帧后的视频图像输入SIFT目标检测模型进行特征对比,当所有特征对比结果为特征不一致时,产生反馈信号,当特征对比结果中存在特征一致时,将特征对比结果为一致的视频作为初始视频再次进行视频映射和目标检测,直到产生反馈信号,根据检测到检测目标的视频对应监控的地理位置,对检测目标的运动轨迹进行绘制,提高了运动目标检测的效率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:13 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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