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龍圖騰網獲悉廣東煙草河源市有限責任公司申請的專利基于深度學習的動態目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411487B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510909693.4，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權基于深度學習的動態目標檢測方法是由胡平川;何文郁;黃俊;曾鳴韜;譚臺哲;蔣林軒設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的動態目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出基于深度學習的動態目標檢測方法，包括：通過無監督背景建模、形態學處理提取動態目標，結合深度特征網絡與輕量可見性網絡，輸出目標結構化狀態；根據所述邊界框和語義特征通過微分方程構建軌跡速度建模網絡，生成目標運動軌跡，通過對所述微分方程進行數值積分，獲得預測空間位置；將所述語義特征向量與預測空間位置進行融合，生成目標的未來外觀特征；當有幀圖像輸入時，基于所述預測空間位置構建候選區域，計算所述候選區域與目標的未來外觀特征之間的匹配置信度，以確認目標位置與目標特征；若匹配置信度低于預設閾值則留前一幀狀態，不進行更新，以提升在遮擋或模糊狀態下的魯棒性。

本發明授權基于深度學習的動態目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的動態目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標圖像，通過無監督背景建模、形態學處理提取動態目標，結合深度特征網絡與輕量可見性網絡，輸出目標結構化狀態；所述目標結構化狀態包含：目標邊界框、語義特征向量及可見性評分； 根據所述邊界框和語義特征通過微分方程構建軌跡速度建模網絡，生成目標運動軌跡，引入加速度正則項平滑軌跡變化，最后通過對所述微分方程進行數值積分，獲得預測空間位置； 獲取語義特征向量，將所述語義特征向量與預測空間位置進行融合，通過軌跡引導特征生成模塊生成目標的未來外觀特征，并引入結構對齊損失與局部屬性多樣性保持項提升特征質量； 當有幀圖像輸入時，基于所述預測空間位置構建候選區域，計算所述候選區域與目標的未來外觀特征之間的匹配置信度，以確認目標位置與目標特征；若匹配置信度低于預設閾值則留前一幀狀態，不進行更新，以提升在遮擋或模糊狀態下的魯棒性； 其中，所述通過無監督背景建模、形態學處理提取動態目標，結合深度特征網絡與輕量可見性網絡，輸出目標結構化狀態，具體包括： 通過無監督背景對圖像建模，對每幀圖像執行背景減法，生成前景掩碼； 對所述前景掩碼進行形態學處理，增強目標邊界完整性，得到優化后的前景掩碼； 在所述優化后的前景掩碼中提取連通區域，并記錄所述連通區域的區域，作為目標區域；所述目標區域的邊界框為目標邊界框； 從所述目標圖像中剪裁所述目標區域送入深度特征網絡提取語義特征，作為語義特征向量； 從所述優化后的前景掩碼中每個目標區域提取結構向量；將所述結構向量與所述語義特征向量的深度特征圖拼接輸入輕量可見性網絡，輸出可見性評分； 結合所述目標邊界框、語義特征向量和可見性評分，輸出為每個目標的狀態。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東煙草河源市有限責任公司，其通訊地址為：517000 廣東省河源市興源路33號(金葉大廈三樓)；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。