买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川都睿感控科技有限公司申请的专利基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测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：CN117152662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311143537.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法是由华泽玺;孙自伟;薛恒;龙海鹏;王俊淇设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法，包括步骤：构建视频运动小目标难易感知模型；对视频运动小目标难易感知模型的n个子网络及检测头分支对应的标签进行分配，将图像输入视频运动小目标难易感知模型进行训练，得到视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型；将实时获取的图像输入视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型中，得到检测结果；根据目标难度等级，截取相应帧数目标的运动区域，构建目标的时空立方体；将时空立方体输入基于时空立方体的轻量化细检模型中进行聚焦式的检测，预测目标的类别及位置。本发明对于数据集中存在多种难易程度的目标时，模型能感知目标的难易程度，而进行分配相适应的计算资源。

本发明授权基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，构建视频运动小目标难易感知模型； 步骤2，对视频运动小目标难易感知模型的n个子网络及检测头分支对应的标签进行分配，将图像输入视频运动小目标难易感知模型进行训练，得到视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型； 在所述步骤2之前，还包括步骤： 将目标的难度等级分为n个难度等级，分别为难度等级0、难度等级1、...、难度等级n-1，其中难度等级0为最容易识别的难度等级，难度等级n-1为最难识别的难度等级； 其中，第1个子网络及检测头分支负责预测所有难度等级的目标，第2个子网络及检测头分支负责预测除难度等级为0之外的目标，第3个子网络及检测头分支负责预测除难度等级为0和1之外的目标，以此类推，第n-1个子网络及检测头分支负责预测难度等级为n-2和n-1的目标，第n个子网络及检测头分支负责预测难度等级为n-1的目标； 步骤3，将实时获取的图像输入视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型中，得到检测结果；根据目标难度等级，截取相应帧数目标的运动区域，构建目标的时空立方体；将时空立方体输入基于时空立方体的轻量化细检模型中进行聚焦式的检测，预测目标的类别及位置； 所述步骤3具体包括： 将连续n帧图像序列{x}输入训练好的视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型中，得到输出out=HardEasyAwearModel{x}； 对视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型的输出进行后处理，得到检测结果，其中，表示第j帧图像上的目标位置，PIDk表示预测到的ID号为k的目标的位置，j∈n； 利用目标跟踪算法对检测结果进行跟踪，根据目标的难度等级，确定不同难度等级的目标聚焦需要关注的连续帧数； 利用目标跟踪的结果，依据目标的难度等级，在聚焦需要关注的连续帧数的图像上，截取目标的运动区域；在连续帧图像上截取目标的运动区域，拼接构建目标的时空立方体STCubeIDk。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川都睿感控科技有限公司，其通讯地址为：610096 四川省成都市高新区天府大道中段1号1栋109单元1层10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。