福州大学柯逍获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法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：CN115205741B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210808388.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法是由柯逍;刘浩设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法，包括步骤S1：在网络训练过程中，将输入视频序列样本送入视频行人重识别网络模型中，并根据网络输出结果计算损失；步骤S2：对视频序列样本计算其梯度方向；步骤S3：对视频序列中每一个视频帧计算该视频帧下的梯度方向绝对值的总和；步骤S4：根据视频序列中每一帧的总和值，计算获得视频序列中前n_k个总和值最大的帧的索引，并视为此视频序列中的关键帧；步骤S5：根据关键帧的索引，对视频序列中其他非关键帧进行随机高斯噪声扰动；步骤S6：经过扰动后的非关键帧替换掉原视频序列中对应索引的帧，构建新的视频序列样本，再次送入视频重识别网络中进行后续训练。
本发明授权基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非关键帧扰动的视频序列样本增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在网络训练过程中，将输入视频序列样本送入视频行人重识别网络模型中，并根据网络输出结果计算损失； 步骤S2：对视频序列样本计算其梯度方向； 步骤S3：对视频序列中每一个视频帧计算该视频帧下的梯度方向绝对值的总和； 步骤S4：根据视频序列中每一帧的总和值，计算获得视频序列中前n_k个总和值最大的帧的索引，并视为此视频序列中的关键帧； 步骤S5：根据关键帧的索引，对视频序列中其他非关键帧进行随机高斯噪声扰动； 步骤S6：经过扰动后的非关键帧替换掉原视频序列中对应索引的帧，构建新的视频序列样本，再次送入视频重识别网络中进行后续训练。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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