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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利样本生成、深度学习模型的训练、视频流处理方法及装置、设备和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：CN119478583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411545953.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权样本生成、深度学习模型的训练、视频流处理方法及装置、设备和介质是由洪娉婷;徐光耀设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本生成、深度学习模型的训练、视频流处理方法及装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种样本生成、深度学习模型的训练、视频流处理方法及装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型和图像处理等技术领域。该方法包括：分别基于第一方式和第二方式处理M个候选图像序列，得到每个候选图像序列各自的第一检测信息和第二检测信息，第一检测信息表征了候选图像序列是否包括目标对象和目标对象的运动状态中的至少之一，第二检测信息表征了候选图像序列是否包括目标对象和目标对象的运动状态中的至少之一；根据每个候选图像序列各自的第一检测信息和第二检测信息，确定N个目标图像序列；根据N个目标图像序列、每个目标图像序列各自的第一检测信息和第二检测信息，生成显著样本集。

本发明授权样本生成、深度学习模型的训练、视频流处理方法及装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种样本生成方法，包括： 分别基于第一方式和第二方式处理M个候选图像序列，得到每个所述候选图像序列各自的第一检测信息和第二检测信息，其中，所述第一方式为经训练的大模型，所述第二方式为经训练的深度学习模型和目标跟踪，所述经训练的深度学习模型是利用所述经训练的大模型训练得到的，所述第一检测信息表征了所述候选图像序列是否包括目标对象和所述目标对象的运动状态中的至少之一，所述第二检测信息表征了所述候选图像序列是否包括所述目标对象和所述目标对象的运动状态中的至少之一，M为正整数； 针对每个所述候选图像序列，在所述第一检测信息和所述第二检测信息相一致的情况下，删除所述候选图像序列；在所述第一检测信息和所述第二检测信息不一致的情况下，将所述候选图像序列确定为目标图像序列，得到N个目标图像序列，N小于或等于M的正整数；以及 根据所述N个目标图像序列、每个所述目标图像序列各自的第一检测信息和第二检测信息，生成显著样本集。

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