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龙图腾网恭喜深圳市极客智能科技有限公司申请的专利基于神经网络实现视频流的智能分析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：CN119723426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510211513.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于神经网络实现视频流的智能分析方法及系统是由赵燕东;曾新;徐笔荣设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络实现视频流的智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，一种基于神经网络实现视频流的智能分析方法及系统，包括：确认接收来自视频分解单元的视频分解指令，解析所述视频分解指令，得到第一分解帧数，利用所述第一分解帧数及初始视频流获取分解图像时序，基于所述分解图像时序获取分解视频时间点集，基于所述分解视频时间点集及初始视频流获取目标视频流集，基于目标视频流获取第二分解帧数，基于所述第二分解帧数及目标视频流确认出异常图像集，利用结果反馈单元将所述异常图像集发送至分析指令的发起端，实现对初始视频流的智能分析。本发明可提高对视频流进行分析的准确性、智能化程度及降低对视频流进行分析时所需的资源。

本发明授权基于神经网络实现视频流的智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络实现视频流的智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：接收分析指令，基于所述分析指令确认出智能分析环境，其中，智能分析环境中包括初始视频流及视频分析系统，其中，视频分析系统包括：视频分解单元、图像识别单元、图像比对单元及结果反馈单元；确认接收来自视频分解单元的视频分解指令，解析所述视频分解指令，得到第一分解帧数，利用所述第一分解帧数及初始视频流获取分解图像时序，其中，分解图像时序中包括多个分解图像节点，且分解图像节点包括分解图像及图像时间；基于所述分解图像时序获取分解视频时间点集，其中，分解视频时间点集中包括M个分解视频时间点，且M为大于等于0的整数，基于所述分解视频时间点集及初始视频流获取目标视频流集，其中，目标视频流集中包括一个或多个目标视频流，对目标视频流集中每一目标视频流均执行如下操作：基于目标视频流获取第二分解帧数，基于所述第二分解帧数及目标视频流确认出异常图像集，其中，异常图像集中包括N个异常图像，且N为大于等于0的整数，所述基于所述第二分解帧数及目标视频流确认出异常图像集，包括：利用所述第二分解帧数从目标视频流中提取出分解图像时序，其中，分解图像时序中包括多个初始分解图像，在分解图像时序中依次提取初始分解图像，并对所提取出的初始分解图像执行如下操作：基于所述初始分解图像，在分解图像时序中确认出目标分解图像，其中，目标分解图像与初始分解图像相邻且滞后于所提取的初始分解图像；确认接收来自图像比对单元的图像比对指令，解析所述图像比对指令，得到局部名称数据库，利用图像识别模型集及局部名称数据库分别在目标分解图像及初始分解图像中确认出目标标识分解图像集及初始标识分解图像集，其中，目标标识分解图像集中包括多个目标标识分解图像，初始标识分解图像集中包括多个初始标识分解图像；匹配目标标识分解图像集中的目标标识分解图像及初始标识分解图像集中的初始标识分解图像，得到多个标识分解节点，其中，标识分解节点中包括初始标识分解图像及目标标识分解图像；对多个标识分解节点中每一个标识分解节点均执行如下操作：基于标识分解节点获取局部偏移距离，汇总所述局部偏移距离，得到局部偏移距离集，在局部偏移距离集中提取出最大的局部偏移距离，得到目标评估距离，比较目标评估距离与预设的评估距离阈值；若目标评估距离大于等于所述评估距离阈值，则将所提取的初始分解图像及目标分解图像均确认为异常图像，并以目标分解图像为所提取的初始分解图像，返回所述基于所述初始分解图像，在分解图像时序中确认出目标分解图像的步骤；否则，基于局部偏移距离集获取局部偏移距离方差，确认局部偏移距离方差大于等于预设的局部偏移距离阈值后，则将所提取的初始分解图像及目标分解图像均确认为异常图像，并以目标分解图像为所提取的初始分解图像，返回所述基于所述初始分解图像，在分解图像时序中确认出目标分解图像的步骤；汇总所述异常图像，得到异常图像集；利用结果反馈单元将所述异常图像集发送至分析指令的发起端，实现对初始视频流的智能分析。

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