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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于时空图卷积的视频目标检测方法及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：CN119559546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411602105.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于时空图卷积的视频目标检测方法及系统是由齐强;尚文琦;王晓设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积的视频目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空图卷积的视频目标检测方法及系统，其中方法包括：获取待检测视频，将待检测视频中的所有帧图像，分批次输入到训练后的目标检测模型中，得到所有帧图像的目标检测结果；其中，训练后的目标检测模型，对每一帧图像进行特征提取，得到每一帧的图像特征；对每一帧的图像特征分别提取全局聚合特征和局部聚合特征，将全局聚合特征和局部聚合特征进行特征混合，得到每一帧的混合特征；将每一帧的混合特征进行识别和定位，得到每一帧的目标检测结果。本发明在ImageNetVID数据集上进行大量实验证明了提出模型的有效性。

本发明授权基于时空图卷积的视频目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空图卷积的视频目标检测方法，其特征是，包括： 获取待检测视频，将待检测视频中的所有帧图像，分批次输入到训练后的目标检测模型中，得到所有帧图像的目标检测结果； 其中，训练后的目标检测模型，对每一帧图像进行特征提取，得到每一帧的图像特征；从所有帧的图像特征中分别提取全局聚合特征和局部聚合特征，将全局聚合特征和局部聚合特征进行特征混合，得到每一帧的混合特征；将每一帧的混合特征进行识别和定位，得到每一帧的目标检测结果； 训练后的目标检测模型，包括： 若干个并列的骨干网络，每个骨干网络的输入端输入待检测的帧图像，每个骨干网络的输出端输出对应帧图像的图像特征，将每一帧图像的帧特征和相应位置特征，共同输入到时空Transformer模块的输入端；同时，将每一帧图像的帧特征和相应位置特征，共同输入到时空图卷积模块的输入端； 时空Transformer模块的输出端与全局-局部特征混合模块的输入端连接，时空图卷积模块的输出端与全局-局部特征混合模块的输入端连接； 全局-局部特征混合模块的输出端输出每一帧图像的混合特征；每一帧的混合特征，输入到对应解码器的输入端，解码器的输出端与对应的前馈网络的输入端进行连接，前馈网络的输出端输出每一帧图像的目标检测结果。

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青岛科技大学，其通讯地址为：266061 山东省青岛市崂山区松岭路99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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