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龍圖騰網(wǎng)獲悉珠海億智電子科技有限公司申請(qǐng)的專利基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116452627B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310115876.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/20；該發(fā)明授權(quán)基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)是由鄭偉堅(jiān);孔文海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)，方法包括：根據(jù)圖像縮放算法對(duì)連續(xù)幀圖像進(jìn)行圖像縮放，得到目標(biāo)連續(xù)幀圖像；根據(jù)背景減除算法對(duì)目標(biāo)連續(xù)幀圖像進(jìn)行背景提取，得到前景圖像；獲取包括特征掩碼生成模塊和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊的YOLO模型；將前景圖像輸入至特征掩碼生成模塊進(jìn)行圖像處理，得到目標(biāo)前景特征掩碼；將目標(biāo)前景特征掩碼和目標(biāo)連續(xù)幀圖像輸入至運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)基于前景特征掩碼和YOLO模型對(duì)連續(xù)幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，使得連續(xù)幀圖像的背景區(qū)域被掩碼剔除，僅前景區(qū)域參與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，提升了執(zhí)行該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)操作的硬件終端運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度。

本發(fā)明授權(quán)基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于特征掩碼和YOLO模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取連續(xù)幀圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像縮放算法對(duì)所述連續(xù)幀圖像進(jìn)行圖像縮放，得到目標(biāo)連續(xù)幀圖像； 根據(jù)預(yù)設(shè)的背景減除算法對(duì)所述目標(biāo)連續(xù)幀圖像進(jìn)行背景提取，得到所述目標(biāo)連續(xù)幀圖像的前景圖像； 獲取預(yù)先訓(xùn)練好的YOLO模型，所述YOLO模型包括特征掩碼生成模塊和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊； 將所述前景圖像輸入至所述特征掩碼生成模塊進(jìn)行圖像處理，得到目標(biāo)前景特征掩碼； 將所述目標(biāo)前景特征掩碼和所述目標(biāo)連續(xù)幀圖像輸入至所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)處理，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果； 所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊至少包括依次連接的第一卷積層和第二卷積層，所述特征掩碼生成模塊依次連接的第一最大池化層和第二最大池化層，所述目標(biāo)前景特征掩碼至少包括第一前景特征掩碼和第二前景特征掩碼，所述第一前景特征掩碼為所述第一卷積層的前景特征掩碼，所述第二前景特征掩碼為所述第二卷積層的前景特征掩碼，所述將所述前景圖像輸入至所述特征掩碼生成模塊進(jìn)行圖像處理，得到目標(biāo)前景特征掩碼，包括： 確定第一卷積參數(shù)和第二卷積參數(shù)，所述第一卷積參數(shù)為所述第一卷積層的卷積參數(shù)，所述第二卷積參數(shù)為所述第二卷積層的卷積參數(shù)； 基于所述第一卷積參數(shù)，將所述前景圖像輸入至所述第一最大池化層進(jìn)行最大池化處理，得到第一前景特征掩碼； 基于所述第二卷積參數(shù)，將所述第一前景特征掩碼輸入至所述第二最大池化層進(jìn)行最大池化處理得到第二前景特征掩碼； 所述特征掩碼生成模塊還包括排序位于所述第二最大池化層之后的第三最大池化層，在所述基于所述第二卷積參數(shù)，將所述第一前景特征掩碼輸入至所述最大池化層進(jìn)行最大池化處理得到第二前景特征掩碼之后，所述方法還包括： 確定排序位于所述第二卷積層之后的網(wǎng)絡(luò)層的屬性信息； 當(dāng)所述屬性信息表征所述網(wǎng)絡(luò)層為卷積層，確定所述網(wǎng)絡(luò)層的第三卷積參數(shù)，基于所述第三卷積參數(shù)，將所述第二前景特征掩碼輸入至所述第三最大池化層進(jìn)行最大池化處理得到第三前景特征掩碼，所述第三前景特征掩碼為所述網(wǎng)絡(luò)層的前景特征掩碼； 或者， 當(dāng)所述屬性信息表征所述網(wǎng)絡(luò)層為上采樣層，將所述第一前景特征掩碼和所述第二前景特征掩碼確定為所述目標(biāo)前景特征掩碼。

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