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龙图腾网恭喜首都机场集团有限公司北京大兴国际机场;苏州数智源信息技术有限公司申请的专利基于特征融合的自适应场面监视视频目标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：CN117237867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202311191030.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于特征融合的自适应场面监视视频目标检测方法和系统是由王欣;赵帅;刘冠;李涛;李敏乐;王晓磊;郭晓喻;王英杰;张雨松设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的自适应场面监视视频目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的自适应场面监视视频目标检测方法和系统，解决了在机场场面监视场景下视频目标检测中时序上下文信息未充分融合及检测速度较慢的问题。其技术方案为：步骤1：计算当前帧的光流运动场和时序特征一致性判别矩阵Qk2i；步骤2：根据时序自适应关键帧动态调度策略结合判别矩阵Qk2i判断当前帧是否为关键帧；步骤3：若当前帧是关键帧，将当前帧输入特征提取网络获得特征图，然后将当前帧和前一个关键帧的特征图输入自适应权重网络进行加权融合，得到当前帧的最终特征图；步骤4：若当前帧不是关键帧，则采用空间自适应局部特征更新方法，对于部分区域通过卷积网络提取特征，其他区域利用光流运动场和前一个关键帧的特征图计算当前区域特征，然后两部分区域特征融合获得当前帧的特征图；步骤5：将当前帧的特征图输入分类和定位网络，获取检测结果。本发明可以提升机场场面监视视频目标检测方法在复杂场景下，对机场航空器及车辆位置数据的准确度，及检测速度。

本发明授权基于特征融合的自适应场面监视视频目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的自适应场面监视视频目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：确定包括待检测目标的视频流，所述视频流包括多帧图像序列，图像中包括待检测目标；步骤2：采用ResNet网络作为特征提取网络Nfeat，采用RFCN网络作为分类定位网络Ntask，设计一个卷积神经网络作为权重网络Nw，设计一个基于卷积神经网络的光流网络FlowNet；步骤3：若当前帧为视频流第一帧，则将当前帧选为关键帧，利用所述特征提取网络Nfeat提取当前帧图像的特征，然后将其特征图直接输入所述分类定位网络Ntask，进行分类和定位，得到目标检测结果；步骤4：若当前帧不是视频流第一帧，则根据时序自适应关键帧动态调度策略，计算当前帧和前一个关键帧的光流运动场及特征时序一致性判别矩阵Qk2i，判断当前帧是关键帧或者非关键帧；步骤5：若当前帧是关键帧，则利用所述特征提取网络Nfeat提取当前帧图像的特征，并计算当前帧与前一个关键帧的特征图经过权重网络Nw聚合后的融合特征图，然后进行分类和定位，得到目标检测结果；步骤6：若当前帧是非关键帧，则采用空间自适应局部特征更新方法，根据所述步骤4得到的一致性判别矩阵Qk2i和前一个关键帧的特征图计算当前帧的特征图，然后进行分类和定位，得到目标检测结果。

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