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龙图腾网获悉山东中维世纪科技股份有限公司申请的专利一种基于多维度序列特征的目标识别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：CN115424185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211293648.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多维度序列特征的目标识别方法是由邢新智;姚琪;张文全;韩明秋设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度序列特征的目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一基于多维度序列特征的目标识别方法，该方法首先从视频源获取连续的视频帧图；然后使用深度学习的目标检测算法，检测获取预选目标在当前帧的具体位置；新检测的目标直接创建跟踪器N；其次，在跟踪过程中，扣取归一化感兴趣区域（ROI），使用CLIP网络提取该ROI下的图片，以及提取人工预先用于正负样本的描述类文字的文本特征，并更新该目标跟踪器N中图片文本的特征序列，处理后生成图像动态变化序列特征图，将动态和静态的特征序列缓存到跟踪器N中；最后通过举手表决的综合判断法方式，输出识别结果。本发明实现了目标的识别，解决识别过程中出现因为少样本、难样本等问题，出现大量的误检问题和漏检问题，提升优化目标的准确率。

本发明授权一种基于多维度序列特征的目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度序列特征的目标识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1，从视频源解码后获取视频帧，然后使用单阶段的Yolov5目标检测算法，在当前帧图中检测，并获取预选目标具体位置，得到目标的标签和坐标框； 步骤2，利用步骤1得到的新检测的目标直接创建跟踪器N，如果是已跟踪的目标，更新跟踪器N，对于该目标进行持续跟踪，直到目标消失在帧图之后的3s之后，结束跟踪； 步骤3，在跟踪过程中，从预选的目标位置，扣取归一化感兴趣区域ROI，确保前后帧的ROI尺寸是一致的； 步骤4，使用CLIP网络提取ROI下的图片特征，以及提取人工预先用于正负样本的描述类文字的文本特征，并更新该目标跟踪器N中图片文本的特征序列；其中，CLIP网络由文本特征提取网络和图像特征提取网络组成，前者用来表征目标标签文本说明的特征，后者表征目标图像的特征； 使用CLIP网络从归一化后的目标提取图像特征，同时根据实际场景，用于描述正样本、few-shot、zero-shot的负样本的文本描述，使用CLIP网络提取这些文本描述类的文本特征，然后计算图像特征与每个类之间的相似度，并使用softmax归一化相似度矩阵，得到概率分布，取最大值作为分类的标签，将识别的结果，并更新该目标跟踪器N中图片文本识别序列； 步骤5，获取当前帧的ROI区域，并缓存当前ROI的图像到跟踪器中，同时与跟踪器N中上一帧缓存的图像进行比较，计算得到帧间的差值变化，生成图像动态变化序列特征图； 计算得到帧间的差值变化的步骤如下：先计算ROI区域的灰度，再使用Sobel计算梯度，将梯度图与上一帧的梯度图，直接相减，通过最小阈值法，将低于阈值的相似点直接置于0，然后计算差异图的均值，得到当前帧与上一帧的之间的变化度量值； 步骤6，将动态的变化度量值和静态的识别结果缓存到跟踪器N中，一旦目标跟踪丢失，超过3s，认为目标已经离开，从该跟踪器N中，获取动态、静态序列，送入一个综合判断器，通过集成综合判断法方式，输出识别结果；同时删除该跟踪器N的数据。

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