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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于红外视频监控的预警和存储方法、系统、设备及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：CN120529036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511016292.2，技术领域涉及：H04N5/76；该发明授权基于红外视频监控的预警和存储方法、系统、设备及介质是由张考;刘志彬;潘志庚;胡志华;李明;丁鑫;丁延智;黄睿阳;宋昊阳;周晨;朱崇博设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外视频监控的预警和存储方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于红外视频监控的预警和存储方法、系统、设备及介质，属于图像处理和视频监控预警技术领域。该方法包括：获取由红外相机拍摄的视频，利用视频提取红外图像；将Yolov12网络作为特征提取网络，对特征提取网络进行改进，通过改进后的特征提取网络提取红外图像的特征图；对候选区域执行分类并输出目标物体的预警信息；将包含预警信息的红外图像按照时间顺序存储为视频。本发明在特征提取阶段加入了可选择条形卷积注意力层，在特征融合阶段构造差异引导的多尺度特征融合金字塔，有助于红外视频监控预警；本发明通过对监控视频进行筛选性存储，根据检测结果仅保存包含预警物体的关键视频片段，有效减少无效视频占用的存储空间。

本发明授权基于红外视频监控的预警和存储方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于红外视频监控的预警和存储方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取由红外相机拍摄的视频，利用视频提取红外图像，对红外图像进行预处理，将预处理后的红外图像构建成数据集，并按照比例划分为训练集和验证集； 将Yolov12网络作为特征提取网络，构建可选择条形卷积注意力层和差异特征融合网络，对特征提取网络进行改进，通过改进后的特征提取网络提取红外图像的特征图，该特征图包含目标物体的候选区域； 对候选区域执行分类并输出目标物体的预警信息； 将包含预警信息的红外图像按照时间顺序存储为视频； 改进后的特征提取网络包括特征提取骨干网络、差异特征融合网络和检测头； 其中特征提取骨干网络包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第一特征提取层、第三卷积层、第二特征提取层、第四卷积层、第三特征提取层、第五卷积层、第四特征提取层和可选择条形卷积注意力层； 将可选择条形卷积注意力层的输入特征图记为Xin，将可选择条形卷积注意力层的输出特征图记为Xout，得到特征图Xout的过程包括： 特征图Xin首先分别通过水平条形卷积和竖直条形卷积，产生可供选择的条形感受野，然后分别经过1×1卷积，得到特征图FH、FV； 将特征图FH、FV进行通道拼接，得到特征图F； 利用平均池化和最大池化从特征图F中提取空间关系，通过卷积将空间池化特征进行连接，并应用Sigmoid激活函数，空间选择后得到的特征图，表达式为： []， 其中，MaxPool为最大池化，AvgPool为平均池化，为卷积操作，为Sigmoid激活函数； 接着，将输出的特征图按其对应的空间选择进行加权，并用卷积进行融合，得到注意力特征图S，公式为： ， 最终，可选择条形卷积注意力层的输出特征图Xout由输入特征图Xin和注意力特征图S之间的逐元素乘积得到，公式为： 。

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