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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利一种基于GPU车辆视频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：CN114758275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210382224.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于GPU车辆视频检测方法是由袁鑫;许丙健;张文宜设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU车辆视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GPU车辆视频检测方法，属于车辆图像识别技术领域，本发明包括实时视频流解码、格式及分辨率转换、目标检测模型训练及检测。本发明通过使用GPU进行视频解码和检测，能够满足对大量视频图像进行实时、并发车辆检测的需求。

本发明授权一种基于GPU车辆视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU车辆视频检测方法，其特征在于， 包括如下步骤： （1）使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PyNvDecoder方法，对监控摄像机输出的原始视频流进行解码，得到一帧图像数据；要求图像原始分辨率不低于1920*1080； （2）使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceConverter方法，将步骤（1）中的图像数据进行格式转换，转换为YUV420数据格式； （3）使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceResizer方法，将步骤（2）转换后的图像大小修改为1280*720分辨率； （4）使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceConverter方法，将步骤（3）中的图像数据进行格式转换，转换为RGB数据格式； （5）对步骤（4）中图像中的车辆进行位置和类型标注，纳入卷积神经网络模型进行目标检测训练，最终输出针对车辆识别的目标检测模型； （6）加载目标检测模型，对步骤（4）中拍摄的图像进行目标检测识别，识别分辨率为416*416，置信度阈值设置为0.45，识别并获取图像中的车辆位置及对应车辆类型； 所述步骤（1）中，使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PyNvDecoder进行视频解码，此方式将使用GPU进行识别解码； 所述步骤（2）中，使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceConverter方法进行格式转换，此方式将使用GPU进行处理； 所述步骤（3）中，使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceResizer方法调整图像分辨率，此方式将使用GPU进行处理； 所述步骤（4）中，使用VPF框架中的PyNvCodec模块中的PySurfaceConverter方法进行格式转换，此方式将使用GPU进行处理； 步骤5）所述的标注、训练动作，仅在无目标检测模型或模型需要优化时执行。

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