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龙图腾网获悉超级视线科技有限公司申请的专利基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统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：CN116206235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211672438.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统是由闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统。方法包括：将目标级阴影图像数据集输入至阴影检测提取网络中进行特征提取，输出目标级阴影图像特征集；将目标级阴影图像特征集输入至阴影检测分类回归网络中进行学习，输出各个检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置、预测阴影位置；将目标级阴影图像特征集输入至目标阴影掩码学习网络中进行学习，输出各个候选区域框的预测二值化掩码；根据检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置、预测阴影位置、候选区域框的预测二值化掩码，构建模型损失函数进行模型优化与参数更新，获得阴影检测模型，对待测路侧监控场景图像进行阴影检测。

本发明授权基于高位视频监控的阴影检测方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高位视频监控的阴影检测方法，其特征在于，包括： 构建目标级阴影图像数据集； 将所述目标级阴影图像数据集输入至初始阴影检测模型的阴影检测提取网络中进行特征提取，输出目标级阴影图像特征集； 将所述目标级阴影图像特征集输入至所述初始阴影检测模型的阴影检测分类回归网络中进行学习，输出各个检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置以及预测阴影位置； 将所述目标级阴影图像特征集输入至所述初始阴影检测模型的目标阴影掩码学习网络中进行学习，输出各个候选区域框的预测二值化掩码； 根据所述各个检测框的预测目标类别、预测阴影类别、预测背景类别、预测目标位置以及预测阴影位置与所述各个候选区域框的预测二值化掩码，构建模型损失函数对所述初始阴影检测模型进行模型优化与参数更新，获得阴影检测模型； 根据所述阴影检测模型对待测路侧监控场景图像进行检测，获得阴影区域与所述阴影区域对应的目标区域。

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