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龙图腾网获悉北京大学第一医院申请的专利进度检测方法、设备、存储介质及程序产品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：CN117011253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310920333.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权进度检测方法、设备、存储介质及程序产品是由孙晓菁设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本进度检测方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种进度检测方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取第一图像和第二图像，第一图像为黑白相机在当前时刻拍摄获得的，第二图像为事件相机在当前时刻和上一时刻之间拍摄获得的，上一时刻是黑白相机在当前时刻之前拍摄与第一图像相邻的第三图像的时刻，对第一图像和第二图像进行预处理，获得当前图像帧，将当前图像帧输入深度学习模型，获得当前图像帧对应的当前进度结果和当前预测结果，将当前进度结果和当前预测结果推送给目标用户。本申请实施例提供的方法能够非常高效准确的掌握活动的当前进度和预测进度，无需到现场查看。

本发明授权进度检测方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种进度检测方法，其特征在于，包括： 获取第一图像和第二图像；所述第一图像为黑白相机在当前时刻拍摄获得的；所述第二图像为事件相机在当前时刻和上一时刻之间拍摄获得的；所述上一时刻是黑白相机在当前时刻之前拍摄与所述第一图像相邻的第三图像的时刻； 对所述第一图像和所述第二图像进行预处理，获得当前图像帧； 将所述当前图像帧输入深度学习模型，获得所述当前图像帧对应的当前进度结果和当前预测结果； 将所述当前进度结果和所述当前预测结果推送给目标用户； 所述对所述第一图像和所述第二图像进行预处理，获得当前图像帧，包括： 对所述第一图像进行转换，获得预设结构的第一图像帧；所述预设结构与所述深度学习模型的数据输入格式相关； 对所述第二图像进行转换，获得所述预设结构的第二图像帧； 将所述第一图像帧和所述第二图像帧相连接，获得所述预设结构的当前图像帧； 所述对所述第二图像进行转换，获得预设结构的第二图像帧，包括： 根据所述第一图像和所述第三图像构建所述第二图像对应的目标三维立体；所述目标三维立体的第一维度为所述第一图像和所述第三图像的一个维度，所述目标三维立体的第二维度为所述第二图像和所述第三图像的另一个维度，所述目标三维立体的第三维度为所述当前时刻和所述上一时刻所在的时间维度； 将所述目标三维立体进行切分，获得多个子立体；所述子立体的维度平面与所述目标三维立体的维度平面平行或重合； 将所述第二图像转换至所述目标三维立体内，并针对每个子立体，基于获得所述子立体在所述第二图像中对应的数据确定所述子立体对应的数值； 基于预设规则，将多个所述子立体对应的数值进行级联，获得第二图像帧。

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