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珠海亿智电子科技有限公司郑伟坚获国家专利权

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龙图腾网获悉珠海亿智电子科技有限公司申请的专利基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法、装置、介质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:CN116452627B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202310115876.X,技术领域涉及:G06T7/20;该发明授权基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法、装置、介质是由郑伟坚;孔文海设计研发完成,并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法、装置、介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法、装置、介质,方法包括:根据图像缩放算法对连续帧图像进行图像缩放,得到目标连续帧图像;根据背景减除算法对目标连续帧图像进行背景提取,得到前景图像;获取包括特征掩码生成模块和运动目标检测模块的YOLO模型;将前景图像输入至特征掩码生成模块进行图像处理,得到目标前景特征掩码;将目标前景特征掩码和目标连续帧图像输入至运动目标检测模块进行目标检测,得到运动目标检测结果。本申请基于前景特征掩码和YOLO模型对连续帧图像进行运动目标检测,使得连续帧图像的背景区域被掩码剔除,仅前景区域参与神经网络运算,提升了执行该运动目标检测操作的硬件终端运行神经网络的计算速度。

本发明授权基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法、装置、介质在权利要求书中公布了:1.一种基于特征掩码和YOLO模型的运动目标检测方法,其特征在于,包括: 获取连续帧图像,根据预设的图像缩放算法对所述连续帧图像进行图像缩放,得到目标连续帧图像; 根据预设的背景减除算法对所述目标连续帧图像进行背景提取,得到所述目标连续帧图像的前景图像; 获取预先训练好的YOLO模型,所述YOLO模型包括特征掩码生成模块和运动目标检测模块; 将所述前景图像输入至所述特征掩码生成模块进行图像处理,得到目标前景特征掩码; 将所述目标前景特征掩码和所述目标连续帧图像输入至所述运动目标检测模块进行目标检测处理,得到运动目标检测结果; 所述运动目标检测模块至少包括依次连接的第一卷积层和第二卷积层,所述特征掩码生成模块依次连接的第一最大池化层和第二最大池化层,所述目标前景特征掩码至少包括第一前景特征掩码和第二前景特征掩码,所述第一前景特征掩码为所述第一卷积层的前景特征掩码,所述第二前景特征掩码为所述第二卷积层的前景特征掩码,所述将所述前景图像输入至所述特征掩码生成模块进行图像处理,得到目标前景特征掩码,包括: 确定第一卷积参数和第二卷积参数,所述第一卷积参数为所述第一卷积层的卷积参数,所述第二卷积参数为所述第二卷积层的卷积参数; 基于所述第一卷积参数,将所述前景图像输入至所述第一最大池化层进行最大池化处理,得到第一前景特征掩码; 基于所述第二卷积参数,将所述第一前景特征掩码输入至所述第二最大池化层进行最大池化处理得到第二前景特征掩码; 所述特征掩码生成模块还包括排序位于所述第二最大池化层之后的第三最大池化层,在所述基于所述第二卷积参数,将所述第一前景特征掩码输入至所述最大池化层进行最大池化处理得到第二前景特征掩码之后,所述方法还包括: 确定排序位于所述第二卷积层之后的网络层的属性信息; 当所述属性信息表征所述网络层为卷积层,确定所述网络层的第三卷积参数,基于所述第三卷积参数,将所述第二前景特征掩码输入至所述第三最大池化层进行最大池化处理得到第三前景特征掩码,所述第三前景特征掩码为所述网络层的前景特征掩码; 或者, 当所述属性信息表征所述网络层为上采样层,将所述第一前景特征掩码和所述第二前景特征掩码确定为所述目标前景特征掩码。

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珠海亿智电子科技有限公司,其通讯地址为:519080 广东省珠海市高新区唐家湾镇金唐路1号16栋4-6层;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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