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龙图腾网获悉昆明船舶设备研究试验中心(中国船舶集团有限公司七五〇试验场)申请的专利基于视频小样本的瞬时目标识别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：CN117152653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310826509.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于视频小样本的瞬时目标识别方法是由刘升艳设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频小样本的瞬时目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明基于视频小样本的瞬时目标识别方法包括：从包含目标一个历史视频样本中提取出连续图像信息；根据所包含的目标像素占整张图像像素的比例，将每帧样本的连续图像分别分割成n个相同的小图像，并分成正样本集和负样本集输入到二分类神经网络模型中进行预训练，当二分类神经网络模型的损失函数值小于或等于阈值时，当前二分类神经网络模型作为最终二分类神经网络模型；将最终二分类神经网络模型部署到tf‑serving服务器中，并行开启多个目标识别线程，从实时视频信号中提取出一帧图像信息，将一帧图像信息分割成n个小图像，并分配给多个目标识别线程进行图像分类，一旦目标识别线程发出正样本信号，即刻进行目标报警。

本发明授权基于视频小样本的瞬时目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频小样本的瞬时目标识别方法，其特征在于：它包括以下步骤： 一、从包含目标的一个历史视频样本中提取出至少125帧样本的连续图像信息； 二、根据上述每帧图像信息中所包含的目标像素占整张图像像素的比例，设计滑窗的大小，保证目标在滑窗内是完整的，根据滑窗的大小，将上述每帧样本的连续图像分别分割成n个相同的小图像； 三、根据步骤二分割出的小图像，将上述包含目标的小图像列入正样本集，将上述不包含目标的小图像列入负样本集，正样本集和负样本集共同形成供神经网络训练的目标数据集； 四、将步骤三的正样本集进行扩充，使得正样本集的数量与负样本集的数量的比例至少为2：3，将负样本集和扩充后的正样本集共同形成供神经网络训练的目标数据集，将上述目标数据集输入到二分类神经网络模型中进行预训练，调整二分类神经网络模型的权重参数，当二分类神经网络模型的损失函数值大于阈值时，重复步骤一，采取增大上述帧样本的方式继续训练二分类神经网络模型，同时迭代计算二分类神经网络模型的损失函数值；当二分类神经网络模型的损失函数值小于或等于阈值时，证明二分类神经网络模型达到了拟合状态，保存此时对应的二分类神经网络模型的权重参数，将当前的二分类神经网络模型作为最终的二分类神经网络模型； 五、将最终的二分类神经网络模型部署到tf-serving服务器中，并行开启多个目标识别线程，每个目标识别线程部署一个二分类神经网络模型； 六、从实时视频信号中提取出一帧图像信息，利用步骤二的滑窗尺寸，将上述一帧图像信息分割成n个小图像，将上述n个小图像分别分配给多个目标识别线程的二分类神经网络模型进行图像分类，一旦其中二个或二个以上的目标识别线程中的二分类神经网络模型发出正样本信号，或者其中一个目标识别线程中的二分类神经网络模型发出二个或二个以上的正样本信号，即刻进行目标报警；否则，持续监听直至结束后退出。

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昆明船舶设备研究试验中心(中国船舶集团有限公司七五〇试验场)，其通讯地址为：650000 云南省昆明市盘龙区人民东路3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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