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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小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：CN119540534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411647983.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小运动目标检测方法是由张科;张青林;王靖宇;王红梅;李浩宇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小运动目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小运动目标检测方法、装置、设备和介质，包括：基于所述待检测图像数据构建时空数据矩阵；基于待求解粗糙低秩矩阵和待求解极致稀疏矩阵构建所述粗粒度稀疏分解问题，基于待求解极致低秩矩阵和待求解粗糙稀疏矩阵构建所述细粒度稀疏分解问题；基于拉格朗日乘子算法分别求解所述粗粒度稀疏分解问题和所述细粒度稀疏分解问题，得到粗糙低秩矩阵和极致低秩矩阵；利用边缘连续性聚类检测算法处理所述粗糙低秩矩阵和所述极致低秩矩阵得到弱小运动目标检测结果，本发明可以直接舍弃背景建模流程，能够直接从稀疏矩阵中检出目标，提高目标检测的效率。

本发明授权时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种时空平行耦合鲁棒主成分分析实时弱小运动目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像数据，并基于所述待检测图像数据构建时空数据矩阵； 基于所述时空数据矩阵分别构建粗粒度稀疏分解问题和细粒度稀疏分解问题，其中，基于待求解粗糙低秩矩阵和待求解极致稀疏矩阵构建所述粗粒度稀疏分解问题，基于待求解极致低秩矩阵和待求解粗糙稀疏矩阵构建所述细粒度稀疏分解问题，基于拉格朗日乘子算法分别求解所述粗粒度稀疏分解问题和所述细粒度稀疏分解问题，得到粗糙低秩矩阵和极致低秩矩阵；所述粗粒度稀疏分解问题分解为 利用边缘连续性聚类检测算法处理所述粗糙低秩矩阵和所述极致低秩矩阵得到目标图像矩阵，并基于所述目标图像矩阵确定弱小运动目标检测结果； 所述基于待求解粗糙低秩矩阵和待求解极致稀疏矩阵构建所述粗粒度稀疏分解问题包括： 基于所述待求解粗糙低秩矩阵的核函数与具有第一加权系数的所述待求解极致稀疏矩阵的L1范数之和构建第一目标函数，其中，所述待求解粗糙低秩矩阵和所述极致稀疏矩阵基于所述时空数据矩阵分解得到； 所述基于待求解极致低秩矩阵和待求解粗糙稀疏矩阵构建所述细粒度稀疏分解问题包括： 基于所述待求解极致低秩矩阵的核函数与具有第二加权系数的所述待求解粗糙稀疏矩阵的L1范数之和构建第二目标函数，其中，所述待求解极致低秩矩阵和所述待求解粗糙稀疏矩阵基于所述时空数据矩阵分解得到。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。

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