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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动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：CN115294177B 。

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：202210897142.7，技术领域涉及：G06T7/254；该发明授权基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动目标检测方法是由董永峰;任笑贤;齐巧玲;李林昊;王振设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明是基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动目标检测方法，将快速背景减除算法与前景分割算法相结合进行运动目标检测，以达到既能找到运动目标，又能精准分割的效果。本发明首先使用帧差法和背景减法进行运动目标检测，初步提取运动特征，再使用多尺度前景提取网络得进行前景提取，最后将二者特征结果进行IOU计算，得到运动目标的二值掩膜。其次，本发明对多尺度前景提取网络进行改进，在其解码器中加入通道注意力机制，令其赋予特征图不同通道以不同权重，去除融入特征和噪声，以得到更干净的前景。本发明方法在运动目标检测主流数据集CDNet2014上进行实验，结果表明，该算法能够准确地检测出各种场景下的运动目标，且具有良好的综合性能。

本发明授权基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于数据分布差异与多尺度特征融合的运动目标检测方法，其特征在于：将快速背景减除算法与图像分割算法相结合进行运动目标检测，先使用帧差法和背景差法进行运动目标检测，再使用多尺度前景提取网络得进行前景提取，最后将二者结果进行IOU计算，得到运动目标的二值掩膜，将对多尺度前景提取网络进行改进，在其解码器中加入通道注意力机制，令其赋予特征图不同通道以不同权重，去除融入特征和噪声，以得到更干净的前景， 具体步骤如下： 第一步，基于稀疏表示和离群点迭代去除的高效背景建模： 在基于机器学习的快速背景提取部分，采用的是基于稀疏表示和离群点迭代去除的高效背景建模算法，该算法不使用所有的帧来模拟背景，而是简单地使用鉴别帧，利用稀疏表示来减少视频的大小，探索其鉴别帧，有效地提高背景建模的速度，再使用基于PCP模型的循环迭代算法从鉴别帧中提取背景，循环迭代过程由张量模型和像素处理组成，其中，张量模型考虑整体信息，像素处理关注特定信息，经过循环迭代过程后，得到精准的背景图； 第二步，将背景差法与帧差法结合进行初步的运动目标检测： 通过第一步得到背景图像之后，即图像中没有人或其他感兴趣对象，将其输入到网络中，用当前帧和背景图像做背景差法，初步估计运动目标，背景差法是将当前图像和已知的背景模型进行差分，计算当前图像与背景模型的匹配程度，设为第帧图像，为背景图像，为坐标点位置，是阈值，背景差法后得到的二值化图像即为运动目标检测结果，公式如（1）所示： ； 选用帧差法，也就是将当前帧和前一帧做差分，得到运动目标的外围轮廓，帧差法是先将彩色图像转换为灰度图像，再对灰度图像进行差分运算，视频图像序列中连续图像间的差分法是比较相邻图像的对应像素位置的像素大小差别，从而检测出运动目标，运动目标所在位置的像素大小会发生相应变化，非目标的背景区域则保持不变或者变化较小，最后，将背景差法和帧差法两种方法得到的结果进行结合，从而得到一个完整的运动目标； 第三步，使用编码器网络提取低层次特征： 包含一个三联组CNN，在三个不同的尺度上进行特征编码，编码器网络的前四块是预先训练的VGG-16网络的修改副本，即在VGG-16网络的基础上去掉了第3和第4个最大池化层，并在第4个卷积块的每一层之间插入dropout来防止过拟合，编码器的输入是将一张图片变换为三个不同尺度的图片，这三张图片同时被传送给三联组CNN，三联组CNN的架构是完全相同且共享权重的，经过三联组CNN的特征提取得到三个不同尺度的特征图F1、F2、F3，将F2和F3进行缩放，以匹配F1的比例，然后沿着深度轴连接，形成组合的特征图像，即特征图F； 第四步，采用融合注意力机制的多尺度特征提取的方法，对当前帧进行前景提取： 采用融合注意力机制的多尺度特征提取的方法，对当前帧进行前景提取，经过第三步的多尺度编码器网络提取低层次特征之后，得到特征图F，将特征图F输入到注意力转置卷积神经网络中，学习权重进行解码，最终输出是一个与原始输入图像大小相同的分割掩膜； 第五步：将利用机器学习的方法得到的运动目标和利用深度卷积神经网络得到的所有前景目标进行IOU计算，包括运动目标和静止目标。

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