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龙图腾网获悉天津市国瑞数码安全系统股份有限公司申请的专利一种改进帧间特征提取的深度检测方法和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：CN117274854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311058073.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种改进帧间特征提取的深度检测方法和系统是由范传庆;齐帅设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进帧间特征提取的深度检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种改进帧间特征提取的深度检测方法和系统，采用双网络方案，即帧内子网络和帧间子网络，利用帧内特征和帧间特征之间的差异化来深度检测网络视频，其中帧内子网络采用具有不同膨胀率的多级空洞卷积层来提取帧内特征，帧间子网络采用搭建三层结构和点卷积进行融合来提取帧间特征，最后计算两个特征之间的欧氏距离和对比损失函数，完成检测识别，克服了现有技术提取帧间特征时提取不完整、精度不足的问题。

本发明授权一种改进帧间特征提取的深度检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种改进帧间特征提取的深度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集网络中当前的原始数据，分别输入帧内子网络和帧间子网络； 所述帧内子网络包括三个卷积层，所述三个卷积层均为具有不同膨胀率的空洞卷积层，其中第一、二、三级卷积层的膨胀率为在初始膨胀率的基础上依次叠加得到； 所述帧内子网络接收到原始数据后，按照卷积层的层级分别执行空洞卷积运算，得到不同的卷积值，下一级卷积层的输入为上一级卷积层的输出，最终从第三级卷积层输出的卷积值中，提取出所述原始数据的帧内特征； 所述帧间子网络由针对原始数据的数据帧搭建的三层结构、以及点卷积两部分组成；所述三层结构中每一层的大小是上一层大小的一半，每一层分别用于计算层大小范围内所有点位的最小二乘法多项式展开，得到该层的拟合点位图，传递到下一层；重复上述操作，直至第三层输出最终的拟合点位图，得到中间特征图； 将所述中间特征图通过点卷积进行融合，得到最终的输出特征图，提取出所述原始数据的帧间特征； 计算所述帧内特征和所述帧间特征之间的欧氏距离，再根据该欧氏距离计算所述帧内特征和所述帧间特征之间的对比损失函数； 当所述对比损失的值小于等于阈值时，将原始数据输入识别模型，得到分类结果； 当所述对比损失的值大于阈值时，发出提示信息； 根据所述分类结果或提示信息进行管控。

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天津市国瑞数码安全系统股份有限公司，其通讯地址为：300392 天津市西青区华苑产业区海泰绿色产业基地K1-1-601室；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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