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龍圖騰網獲悉成都航盛智行科技有限公司;深圳市航盛電子股份有限公司申請的專利一種基于深度學習的移動物體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：CN115482258B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211153901.5，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種基于深度學習的移動物體檢測方法是由覃林;孫駿;王磊設計研發完成，并于2022-09-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的移動物體檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度學習的移動物體檢測方法，包括：步驟S1，使用卷積神經網絡提取需要對比的兩張原始圖像的特征得到特征圖；步驟S2，將特征圖通過差分網絡的得到差分特征圖，然后，將超過閾值的區域提取出來作為差異區域，提取后，將差異區域經過兩個或者多個全連接網絡得到一個特征差異值；步驟S3，將差異區域通過一個或者多個卷積神經網絡層得到深層特征圖，得到后，通過一個或者多個全連接層分別得到深層特征值；步驟S4，進行差異性比較得到差異區域物體特征相近值；步驟S5，結合特征差異值和差異區域物體特征相近值綜合判斷物體是否移動。從而能夠通過采用相對深度學習目標檢測更小的網絡提取特征并通過差分網絡來判定是否有移動物體。

本發明授權一種基于深度學習的移動物體檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的移動物體檢測方法，其特征在于，包括： 步驟S1，使用卷積神經網絡分別提取需要對比的兩張原始圖像的特征得到原始特征圖和對比特征圖； 步驟S2，將所述原始特征圖和所述對比特征圖通過差分網絡得到特征差異圖；得到后，將S1中原始特征圖和對比特征圖中對應特征差異圖超過閾值的區域分別提取出來作為原始特征差異區域和對比特征差異區域，提取后，將所述特征差異圖經過兩個或者多個全連接網絡得到特征差異值； 步驟S3，將所述原始特征差異區域和所述對比特征差異區域分別通過一個或者多個卷積神經網絡層得到原始深層特征圖和對比深層特征圖，得到后，將所述原始深層特征圖和所述對比深層特征圖通過一個或者多個全連接層分別得到原始深層特征值和對比深層特征值； 步驟S4，將所述原始深層特征值和所述對比深層特征值進行差異性比較得到差異區域物體特征相近值； 步驟S5，結合所述步驟S2中得到的特征差異值和所述步驟S4中得到的差異區域物體特征相近值綜合判斷物體是否移動。

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