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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化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：CN119094810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411075832.X，技术领域涉及：H04N21/234；该发明授权一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化方法是由殷海兵;刘理;殷理达;黄晓峰;王鸿奎;盛庆华;林聚财;颜成钢设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频分析技术领域，公开了一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化方法，包括步骤1：多模块算法控制参数和实现参数集构建；基于业界主流的YOLO+byteTrack+ResNet+SIFTCDVS特征视频结构化分析系统框架，结合异构多计算平台的编码算法特点和流水约束，为各模块选择硬件实现友好的算法框架；步骤2：多模块耦合参数优化取值选择；根据流水吞吐约束，通过一定并发粒度和并发强度的控制参数配置，实现系统吞吐和硬件消耗的平衡。本发明支持六个算法模块联合优化，支持码率、计算复杂度、算法精度以及系统处理检索延时等目标性能联合优化；实现多个算法模块多目标性能联合优化。

本发明授权一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数取值选择的视频结构化分析系统软硬协同优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：多模块算法控制参数和实现参数集构建； 所述的视频结构化分析系统中包括算法可定制模块有：目标检测、目标跟踪、图片优选、结构化分析、深度特征提取、目标图片编码；基于业界主流的YOLO+byteTrack+ResNet+SIFTCDVS特征视频结构化分析系统框架，结合异构多计算平台的编码算法特点和流水约束，为各模块选择硬件实现友好的算法框架； 步骤2：多模块耦合参数优化取值选择； 根据流水吞吐约束，通过一定并发粒度和并发强度的控制参数配置，实现系统吞吐和硬件消耗的平衡； 视频结构化分析系统码率-计算复杂度-算法精度损失代价J如下： 其中，RCcost是码率-复杂度代价；λ是拉格朗日乘子系数；LD是在失真D情况下算法精度损失；是在参数p条件下总的系统码率-计算复杂度-算法精度损失代价； 代价J考虑了码率、计算复杂度以及算法精度；另外一个约束是系统处理检索延时τ； 多目标性能约束优化的视频结构化算法优化任务等价于，在满足特定处理延时τtar约束前提下，找到一个合适的算法参数组合即最优参数组合使得系统码率-计算复杂度-算法精度损失代价J最小即： 其中，是系统码率-计算复杂度-算法精度损失代价的最小值，τ是系统处理检索延时；τtar是特定处理延时，表示最优参数组合。

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