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龙图腾网恭喜北京商海文天科技发展有限公司申请的专利一种基于视频数据的店外经营分析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：CN114140734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111509587.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频数据的店外经营分析方法是由战凯设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频数据的店外经营分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视频数据的店外经营分析方法，包括：通过预设的监控设备，采集预设区域内的违规图像，将所述违规图像传输至预设的NASNet网络机制进行训练学习，构建对应的第一模型；其中，所述NASNet网络机制是基于神经结构搜索框架构建的图形分类架构；获取第一模型的第一权重信息，将所述第一权重信息传输至预设的语义分割网络进行蒸馏训练，分离若干个第二模型；其中，所述第二模型至少包括四个；通过所述第一模型和第二模型，部署智能店外经营分析机制，通过所述智能店外经营分析机制，对店外经营的违规情况进行识别和分类。

本发明授权一种基于视频数据的店外经营分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频数据的店外经营分析方法，其特征在于，包括：通过预设的监控设备，采集预设区域内的违规图像，将所述违规图像传输至预设的NASNet网络机制进行训练学习，构建对应的第一模型；其中，所述NASNet网络机制是基于神经结构搜索框架构建的图形分类架构；获取第一模型的第一权重信息，将所述第一权重信息传输至预设的语义分割网络进行蒸馏训练，分离若干个第二模型；其中，所述第二模型至少包括四个；通过所述第一模型和第二模型，部署智能店外经营分析机制，通过所述智能店外经营分析机制，对店外经营的违规情况进行识别和分类；所述将所述违规图像传输至预设的NASNet网络机制进行训练学习，构建对应的第一模型，包括：基于NASNet网络机制预设的梯度优化方法，处理所述违规图像，并对所述违规图像进行特征提取，确定提取特征；其中，所述梯度优化方法用于对违规图像中的特征元素持续进行优化处理；通过所述提取特征，建立对应的特征样本集合，将所述特征样本集合进行分类，确定分类标签；其中，所述特征样本集合包括训练样本集合、验证样本集合和测试样本集合；基于预设的分布式系统，采集分布式节点，基于所述分类标签，将所述违规图像压缩为数据包，并将所述数据包传输至分布式节点中，建立空间节点；基于预设的归一化指数函数，处理所述空间节点，生成对应的标签样本矩阵，同时，获取所述标签样本矩阵的样本权重信息；通过所述样本权重信息，构建对应的第一模型；其中，所述第一模型为通过预设的教师分类器，对违规图像进行分类的模型；所述获取第一模型的第一权重信息，包括：通过预设的遍历条件和遍历规则，遍历第一模型中的空间节点，确定遍历节点，对所述遍历节点进行加权计算，确定加权节点；基于所述加权节点，优化第一模型的结构权重和网络权重，确定优化权重；选择优化权重中的最优激活函数和最优空间节点；通过所述最优激活函数和最优空间节点，构建最优样本矩阵，并确定最优样本矩阵的第一权重信息；所述将所述第一权重信息传输至预设的语义分割网络进行蒸馏训练，构建第二模型，包括：通过预设的语义分割网络中的卷积网络，对第一模型进行稀疏化训练，生成第一训练数据；获取第一训练数据的第一权重信息，将所述第一权重信息传输至预设的语义分割网络中进行语义切割，确定切割权重信息，通过所述切割权重信息，更新所述第一权重信息，记录更新过程；对第一权重信息的更新过程进行正则项诱导和二次稀疏化，直到对应的模型矩阵生成最简矩阵；通过所述最简矩阵，生成蒸馏训练器，基于所述蒸馏训练器，对违规图像对应的提取特征进行蒸馏训练，生成训练数据；通过所述训练数据，训练第一模型中的特征样本集合，构建第二模型。

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