电子科技大学周圣业获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置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：CN119887846B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510061895.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置是由周圣业设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及运动检测领域，具体公开了一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置，包括以下步骤：a.利用SIFT算法，在图像中提取特征点；b.对每个特征点，提取其邻域内的像素信息，包括梯度、颜色、局部对比度和纹理特征，以丰富特征点的描述；c.融合来自不同传感器或图像源的特征点信息，计算每个特征点的融合权重，并基于这些权重对特征点进行加权平均，以实现多源信息的有效融合；本发明通过融合来自不同传感器或图像源的特征点信息，计算融合权重并进行加权平均，有效整合了多源信息，提高了运动检测的可靠性和全面性，这种融合策略能够充分利用不同传感器或图像源的优势，弥补单一来源信息的不足。
本发明授权一种基于特征点分析的运动检测的方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点分析的运动检测的方法，其特征在于，包括以下步骤： a.利用SIFT算法，在图像中提取特征点； b.对每个特征点，提取其邻域内的像素信息，包括梯度、颜色、局部对比度和纹理特征，以丰富特征点的描述； c.融合来自不同传感器或图像源的特征点信息，计算每个特征点的融合权重，并基于这些权重对特征点进行加权平均，以实现多源信息的有效融合； d.基于融合后的特征点及其邻域信息，利用匹配算法确定连续帧之间特征点的对应关系； e.在特征点匹配的基础上，结合块匹配算法，利用特征点邻域内的像素信息进行运动估计； f.利用卡尔曼滤波算法对运动目标进行实时跟踪，根据观测值和预测值更新目标状态，以提高跟踪的稳定性和精度； g.根据运动矢量，对运动目标进行精细跟踪，包括目标的识别、轨迹的绘制和速度的测量； h.通过精度评估公式对跟踪结果进行客观评价，以验证跟踪的准确性； i.对运动估计结果进行后处理，以提高运动检测的准确性和完整性。
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