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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种目标实时智能消隐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：CN116485677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310470476.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种目标实时智能消隐方法是由杨小冈;朱正杰;陈璐;卢瑞涛;李清格;席建祥;夏克寒;张涛设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标实时智能消隐方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标信息消隐技术领域，公开了一种目标实时智能消隐方法，包括以下步骤，其中步骤一为数据集收集与标注，包括目标数据集收集和场景数据集收集；步骤二为模型训练，包括目标分割模型训练和目标消隐模型训练；步骤三为实时目标消隐，包括图像采集、单帧目标分割、更新图像储存库、目标消隐和图像显示步骤。本发明通过视频采集到终端存储之间传输的视频流，智能识别敏感目标并高效消隐，可以有效减少敏感目标出现于互联网；同时在技术实现上，采用实时分割生成掩码，然后进行消隐的方式，有效解决了当前消隐算法极大依赖于人工标注的问题，极大减少了人力物力。

本发明授权一种目标实时智能消隐方法在权利要求书中公布了：1.一种目标实时智能消隐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据集收集与标注，包括目标数据集收集和场景数据集收集；目标数据集收集通过选定公开的图片、视频以及自主拍摄数据组成敏感目标数据集，并促使目标分割模型区分出敏感目标和普通目标，再利用标注软件对数据集进行标注； 步骤二，模型训练，包括目标分割模型训练和目标消隐模型训练；目标分割模型采用MobileNetV2作为骨干特征提取网络，包括编码器和解码器两个部分，其中编码器利用不同扩张率的空洞卷积对输入的图像进行并行的特征提取，随后将上述特征合并，整体利用的1X1卷积层对提取特征进行压缩； 解码器首先对输入的图像利用1X1的卷积层进行通道调整，随后和空洞卷积后的有效特征层的上采样的结果进行堆叠，在完成堆叠后，进行两次深度可分离卷积块以及上采样，得到最终的分割图像； 目标消隐模型训练是基于步骤一中收集的场景数据集，构建目标消隐网络与特定损失函数，通过随机生成掩码的方式，对目标消隐模型进行训练，至损失函数不再下降时，得到能够有效隐去待消隐目标，同时补全实际场景的目标消隐模型； 步骤三，实时目标消隐，包括图像采集、单帧目标分割、更新图像储存库、目标消隐和图像显示步骤； 图像采集通过实时摄像头进行图像采集，并将第一帧图像作为输入；单帧目标分割是对输入的单帧图像利用训练好的目标分割模型，分割得到敏感目标掩码图像，并将输入的原图与分割得到的掩码图合并输出； 更新图像存储库是将连续视频帧的图像进行存储，且当图像库存储数量少于3时，则将新输入的图像进行存储；当图像库存储数量等于3时，则直接进入下一步处理；当图像库存储数量大于3时，则将新输入的图像存入存储库，同时移除最早存入存储库的图像，使图像库储数量始终维持为3； 目标消隐是基于输入的连续三帧序列图像及其对应的分割掩码，利用步骤二中训练好的目标消隐模型，对当前图像帧中的敏感目标进行消隐； 图像显示步骤显示当前帧消隐图像，并进行下一帧图像采集。

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