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龙图腾网获悉安徽大学;中国科学院生物物理研究所;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测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：CN115761568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211278722.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测方法是由沈彪;涂铮铮;刘宁设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测方法，输入猕猴运动视频序列到网络，并提取和处理帧图像，通过优化后YOLOv7网络对输入图像进行提取特征获得预测结果；将预测结果再次作为输入信息送入Deepsort网络得到预测框序列；最后预测框序列进行缺失值的检测和处理。本发明基于单阶段目标检测算法，结合时序转移模块TSM提取目标视频序列的时空信息，提高对猕猴检测的精度，在检测输出位置串联Deepsort算法对结果再处理优化输出结果，解决猕猴检测特征选择困难和识别率不高、受图像中亮度、对比度变化和阴影等因素的影响、以及笼子遮挡影响下检测精度不高的问题。

本发明授权一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv7网络和Deepsort网络的猕猴检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、输入视频序列到网络利用opencv工具包抓取视频的视频帧并返回帧图像，按照原视频序列的顺序将所有帧图像分别进行resize处理，并将resize处理后的帧图像依次输入到YOLO网络；从YOLOv7网络的backbone层中的P2层开始，每一层BConv层均包括ShiftConv卷积层、BN层和激活函数； 所述ShiftConv卷积层为TSM模块，ShiftConv卷积层的slice大小为4，交换比例为14，并且保持原来的输入维度和输出维度不变，通过ShiftConv卷积层提取目标视频序列的时空信息； 步骤S2、通过YOLOv7网络对输入图像进行提取特征对于输入到backbone层的帧图像，由ShiftConv层根据设置batch大小选择若干张帧图像交换通道信息，接着经YOLOv7网络的head层输出三层不同尺寸大小的特征图，最后在处理后的特征图上预测边界框得到预测结果； 步骤S3、建立猕猴运动轨迹路径将预测结果再次作为输入信息送入Deepsort网络中为每一个目标分配id，然后为每个目标的边界框bbox 单独建立轨迹路径，接着连接成一个bbox序列并去除远离轨迹路径的异常bbox，Deepsort网络最终按顺序输出每帧图像的目标bbox预测框，进而得到一个预测框序列； 步骤S4、对步骤S3所得预测框序列进行缺失值的检测和处理，若存在帧图像中没有预测框，则采用线性插值法补齐该帧图像的预测框；同时，根据预测框的x方向以及y方向的坐标和速度信息来判断是否存在错检，如果存在错检，则删除错检的结果并以线性插值法填充值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学;中国科学院生物物理研究所;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市蜀山区经开区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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