浙江安得仕科技有限公司陈军文获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江安得仕科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的视频向量融合分析方法及系统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：CN118366076B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410419290.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的视频向量融合分析方法及系统是由陈军文;李炜;贾庆伟;曾德贤设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的视频向量融合分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的视频向量融合分析方法及系统，涉及视频向量融合技术领域，包括收集实时和历史视频及图像数据并进行预处理；对预处理后的数据进行目标检测并提取目标的特征向量；构建自适应深度融合算法融合特征向量，对融合后的特征向量进行分类和标记；基于分类后的特征向量进行目标关联，创建任务进行追踪并生成目标轨迹。本发明通过创建算法库选取特征提取算法并构建自适应深度融合算法，对融合向量进行分类和标记并进行智能目标跟踪，实现了在海量数据中高效精准秒级响应，有效提升视频系统的智能化水平，不仅能有效提高特征向量的融合效率，还能根据不同的应用场景自动调整融合策略，显著提高了视频分析效率和准确性。
本发明授权一种基于深度学习的视频向量融合分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频向量融合分析方法，其特征在于：包括， 收集实时和历史视频及图像数据并进行预处理； 对预处理后的数据进行目标检测并提取目标的特征向量； 构建自适应深度融合算法融合特征向量，对融合后的特征向量进行分类和标记； 基于分类后的特征向量进行目标关联，创建任务进行追踪并生成目标轨迹； 所述构建自适应深度融合算法融合特征向量表示为， 式中，Vf是融合后的综合特征向量，T是观察窗口的时间长度，λ是时间衰减系数，βi是第i个特征向量的权重，γj是第j个特征在特征向量中的权重，n是输入特征向量的总数，Fij表示第i个特征向量Fi的第j个特征，m是特征向量Fi的维度，∈是正数，t是时间变量。
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浙江安得仕科技有限公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市鄞州区明楼街道江东北路375号006幢(6-1)宁波和丰创意广场丰庭楼601-4单元；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”。
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