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龙图腾网获悉广州天越电子科技有限公司申请的专利一种提高实时视频目标检测性能的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：CN117095323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210515438.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种提高实时视频目标检测性能的方法是由田野;王晓君;汪顺东;唐灵勇设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高实时视频目标检测性能的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种提高实时视频目标检测性能的方法。所述一种提高实时视频目标检测性能的方法，包括以下步骤：S1：实时视频传输模块，调用手机摄像头进行视频流数据采集，经过压缩编解码后按照传输协议进行传输。本发明提供的提高实时视频目标检测性能的方法，防止检测框出现不连续、抖动等突兀的变化，提高视频目标检测的速度，并对检测结果进行加权平滑，增加帧间检测框的稳定性。

本发明授权一种提高实时视频目标检测性能的方法在权利要求书中公布了：1.一种提高实时视频目标检测性能的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时视频传输模块，调用手机摄像头进行视频流数据采集，经过压缩编解码后按照传输协议进行传输； S2：关键帧判断模块，S21，当视频传输模块实时输入帧时，首先判断其是否为本次视频检测输入的第一帧，若是第一帧则直接判定为关键帧，然后输入目标检测模块进行检测，记录模块返回的检测结果，继续进行下一帧的输入；若非第一帧，则进行下一步； S22，获取当前传入的帧记为fn帧，将上一次判断的关键帧记录为fn-1帧，并获取fn-1帧的目标检测结果，其结果内容主要为n个[class，confidence，[x，y，w，h]]，即检测到n个目标的[类别，类别置信度，[中心点x坐标，中心点y坐标，检测框宽度，检测框高度]]，遍历fn-1帧的目标检测结果，提取每个检测框的检测信息，按照fn-1帧检测框位置，提取fn-1帧和fn帧检测框位置的图像信息，并将fn-1帧检测框与fn帧预置框图像信息一一对应； S23，使用光流算法对fn-1帧检测框与fn帧预置框图像进行计算，得到图像的光流向量； S24，对相邻帧提取相应位置的检测框并完成光流计算后，统计每个检测框内所有像素的光流向量总和，对所有区域的光流向量进行排序，找出最大的光流向量及其对应的检测框区域，分别记为max_flow和max_bbox； S25，设定光流阈值，阈值取max_bbox检测框x，y长度的14，计算max_flow的光流分量，Mx表示光流在x轴上的分量，My表示光流在y轴上的分量，并将分量值分别与阈值进行比较：当计算值大于阈值时，将当前帧判定为关键帧，输入目标检测模块进行检测；当计算值小于阈值时，将当前帧判定为非关键帧，沿用fn-1帧的目标检测结果； S26，进行下一次输入判定，完成关键帧判断模块； S3：目标检测模块，使用YOLOV5s目标检测模型进行训练优化，并将模型权重文件转换为tflite格式，在手机端进行部署检测； S4：检测框稳定性优化模块，当实时视频输入连续帧时，相邻帧之间的像素由于光线亮度变化、编解码噪音已经发生了改变，但我们视觉上分辨不出这些微观像素上的差别，看到的图片还是一模一样，由于目标检测是对图像像素卷积处理，最后回归出检测框，并有nms后处理操作，这些造成了相邻帧间检测框抖动、变化突兀、不连续问题的出现，具体为取fn-1帧的目标检测结果，简写为fn-1=[cls，conf，[x，y，w，h]]，其中检测框信息为fn-1_bbox=[x，y，w，h]；取fn帧的目标检测结果，简写为fn=[cls，conf，[x，y，w，h]]，其中检测框信息为fn_bbox=[x，y，w，h]，由于帧间像素的变化，及目标检测针对单帧图像检测后做nms处理，导致两帧检测结果中fn-1_bbox与fn_bbox的信息完全不相关，表现在图像上即为连续帧上检测框出现抖动、检测框不连续； 因此本方案加入检测框稳定性优化模块，使用指数移动加权平均算法，结合关键帧与非关键帧的检测框结果并进行处理，优化终端应用的稳定性，具体为获取fn-1帧的实际检测结果fn-1=[cls，conf，[x，y，w，h]]，获取fn帧的实际目标检测结果fn=[cls，conf，[x，y，w，h]]，对fn-1与fn检测结果中的bbox信息[x，y，w，h]分别进行指数移动加权平均处理，指数加权移动平均就是通过当前的实际值和前一段时期来进行平滑修改当前的值，来生成一个平稳的趋势曲线，具体公式如下： ，t=1，2，3...n 其中是Vt时刻的移动平均预测值；θt为t时刻的真实值；β为权重，决定了平均的t值；1-β^t为偏差修正项，随着t的增大，β^t会逐渐接近于0，1-β^t就会逐渐接近于1，解决估测初期不准确的问题； 经过以上步骤完成对实时视频目标检测的整个流程。

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