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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于内容的实时视频分析配置更新方法、设备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：CN115713710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211376411.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于内容的实时视频分析配置更新方法、设备及系统是由程岩;杨鹏设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内容的实时视频分析配置更新方法、设备及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内容的实时视频分析配置更新方法、设备及系统，属于视频分析领域，包括：将当前配置分析窗口尾部长度为λ*的视频流输入至深度神经网络模型，以提取每一帧的语义特征，并计算视频流的特征分布，得到当前配置分析窗口的经验特征分布将经验特征分布输入至时间序列预测模型，以预测下一配置分析窗口头部长度为λ*的视频流的特征分布，得到下一配置分析窗口的预测特征分布计算与的分布距离D，若D≤εd*，则维持当前配置不变；若D＞εd*，则选取能够平衡资源开销与深度神经网络模型推理准确度的最佳配置，并发送至摄像头，使摄像头进行配置更新。本发明能够在保证视频分析任务准确度的情况下减少计算资源开销。

本发明授权基于内容的实时视频分析配置更新方法、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内容的实时视频分析配置更新方法，其特征在于，包括： S1将当前配置分析窗口尾部长度为的视频流输入至深度神经网络模型，以提取该视频流中每一帧的语义特征； S2根据所提取的每一帧的语义特征计算视频流的特征分布，得到当前配置分析窗口的经验特征分布； S3将所述经验特征分布输入至时间序列预测模型，以预测下一配置分析窗口头部长度为的视频流的特征分布，得到下一配置分析窗口的预测特征分布； S4计算所述经验特征分布与所述预测特征分布的分布距离D，若，则维持摄像头的配置不变；若，则从预设的配置空间中选取能够平衡资源开销与深度神经网络模型推理准确度的最佳配置，并发送至所述摄像头，使所述摄像头进行配置更新； 所述步骤S4中，从预设的配置空间中选取能够平衡资源开销与深度神经网络模型推理准确度的最佳配置，包括： 对于所述配置空间中的每一个配置ci，在视频内容Xt下分别计算该配置下的资源开销FXt,ci与深度神经网络模型推理准确度AccXt,ci，并按照计算对应的效用函数值选择效用函数值最高的配置作为能够平衡资源开销与深度神经网络模型推理准确度的最佳配置；其中，为预设的预测窗口长度，视频内容Xt为当前配置分析窗口的经验特征分布构成的集合；ω为权重系数，ω0。

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