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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于特征融合网络的野生动物视频目标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：CN116092121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310011137.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于特征融合网络的野生动物视频目标检测方法是由申富饶;肖伟康;赵健设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合网络的野生动物视频目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合网络的野生动物视频目标检测方法，包括：采集和标注野生动物图像和视频数据；进行形态变换、色彩变换和轮廓破坏预处理；依次将预处理完成的图像和视频数据输入特征提取网络中得到多尺度特征；对提取到的多尺度特征进行特征融合，对于视频数据融合多尺度特征和相邻图像帧的同尺度特征，对于图像数据仅融合多尺度特征，最后得到多尺度融合特征；将多尺度融合特征输入到特征预测网络中，得到预测结果；在训练阶段将预测结果和标签对比，计算损失函数，进行梯度反向传播，完成模型参数更新，直到网络收敛；在推理阶段，将预测结果经过后处理，得到最后的输出结果。

本发明授权一种基于特征融合网络的野生动物视频目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合网络的野生动物视频目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集野生动物视频和图像数据，并标注得到完整包含目标的最小矩形框的左上角坐标值和长宽值，以及目标的类别信息，组成标签； 步骤2，对采集到的野生动物数据进行数据预处理，其中对采集到的图像数据进行形态变换、色彩变换和轮廓破坏预处理，对采集到的视频数据进行轮廓破坏预处理，得到预处理完成的数据集； 步骤3，将预处理得到的数据集输入到特征提取网络进行特征提取，得到多个尺度的特征即多尺度特征； 步骤4，将多尺度特征输入到特征融合网络，进行特征融合；对于数据集中的视频数据融合相邻图像帧同尺度特征和同一图像帧的不同尺度特征，并保存每一帧融合后的特征；对于数据集中的图像数据仅融合该图像不同尺度特征，最后得到多尺度融合特征； 步骤5，将多尺度融合特征输入到预测网络，得到多个尺度的预测框左上角坐标和长宽值，以及预测框中目标所属类别，使用NMS算法合并重复的检测结果，得到最后的预测值； 步骤6，在网络训练阶段，使用损失函数计算预测结果和实际的标签之间的损失值，从预测网络开始反向传播，固定特征融合网络中的相邻图像帧特征融合模块的参数，更新特征融合网络中的多尺度特征融合模块的参数； 步骤7，在网络推理阶段，将待检测目标的图像数据的网络预测结果直接作为最后的输出，对于视频数据的预测结果，根据实际应用场景，进行后处理过滤，得到； 其中，步骤2中所述轮廓破坏预处理，具体方法包括如下步骤： 步骤2-1，设置随机初始值； 步骤2-2，当，将原图不做任何修改直接输出； 步骤2-3，当，对于第i个图像中的第j个检测目标，其左上角坐标为，长度为，宽度为； 步骤2-4，计算遮挡宽度，方法如下： ； 计算遮挡间隔，方法如下： ； 步骤2-5，从检测目标左上角像素开始，从左往右，每隔个像素，将个像素的像素值设置为0，直到超出检测目标的像素范围； 按所述方法，从上往下处理检测目标的每一行像素。

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