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龙图腾网获悉南京新越阳科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的动态目标图像智能分析系统及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：CN120451480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510961673.1，技术领域涉及：G06V10/147；该发明授权一种基于深度学习的动态目标图像智能分析系统及方法是由甘登云;王刚;曹彦雷设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的动态目标图像智能分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的动态目标图像智能分析系统及方法，涉及图像处理技术领域，本发明利用视觉传感器和红外传感器分别采集鸟群的RGB图像和红外图像，分别设置RGB图像和红外图像的权重，将RGB图像和红外图像进行融合，得到仿生图像；针对每个图像块生成目标区域和背景区域的灰度直方图，计算两种灰度直方图的对比度熵；利用均值和标准差计算得到每一帧仿生图像的校正参数；利用校正参数对每一帧仿生图像均进行校正映射，构建仿生视觉滤波模型，通过深度学习对仿生视觉滤波模型进行训练，设置平滑函数，将每一帧滤波后的仿生图像进行平滑处理，将滤波后的所有帧仿生图像进行拼接得到最终仿生图像。

本发明授权一种基于深度学习的动态目标图像智能分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的动态目标图像智能分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S100、利用视觉传感器和红外传感器分别采集鸟群的RGB图像和红外图像，将图像内的鸟群作为目标区域，图像内除了目标区域的其余图像作为背景区域；分别设置RGB图像和红外图像的权重，将RGB图像和红外图像进行融合，得到仿生图像； S200、将仿生图像进行分帧处理，对每一帧仿生图像进行分块处理得到图像块，针对每个图像块生成目标区域和背景区域的灰度直方图，计算两种灰度直方图的对比度熵； 计算两种灰度直方图的对比度熵的具体步骤为： S201、将仿生图像进行分帧处理，对每一帧仿生图像进行分块处理得到图像块，设图像块数为K×K，在每个图像块内分别计算出目标区域和背景区域的灰度直方图，目标区域的灰度直方图为Htar，背景区域的灰度直方图为Hback； S202、计算每个图像块内对比度熵，公式为： ； 公式中，Etb表示图像块内目标区域和背景区域的对比度熵，htar（k）表示图像块内目标区域第k个灰度级的像素频数，hback（k）表示背景区域第k个灰度级的像素频数，L表示图像灰度级数，L=255；重复计算得到每个图像块内对比度熵； S300、计算每一帧仿生图像中所有图像块对比度熵的均值和标准差，利用均值和标准差计算得到每一帧仿生图像的校正参数； S400、利用校正参数对每一帧仿生图像均进行校正映射，构建仿生视觉滤波模型，通过深度学习对仿生视觉滤波模型进行训练，利用仿生视觉滤波模型对校正映射后的仿生图像进行滤波； S500、设置平滑函数，将每一帧滤波后的仿生图像进行平滑处理，将滤波后的所有帧仿生图像进行拼接得到最终仿生图像。

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