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龙图腾网获悉融安云网(北京)技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪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：CN120564107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511044863.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统是由易小武设计研发完成，并于2025-07-29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视频流实时目标检测与跟踪系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统，包括数据采集模块捕获原始视频流输出双模态图像序列；对抗生成模块合成低频样本；特征对齐模块动态调节通道注意力权重；自适应检测模块依据场景复杂度指数切换主辅检测路径，主路径采用轻量卷积生成目标检测框，辅路径激活重识别子网络生成补充检测框；时空图跟踪模块应用通道注意力权重进行跨模态匹配修正冲突节点；可信决策模块生成概率化行为决策。系统通过坐标反馈驱动样本合成、通道权重调节分布校准、轨迹连续性约束决策可靠性的闭环优化机制，持续压缩训练数据与实际场景分布差异，提升动态环境下目标检测与跟踪的鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，被配置为捕获原始视频流，并输出双模态图像序列至对抗生成模块； 对抗生成模块，被配置为接收所述双模态图像序列及自适应检测模块反馈的特定空间坐标，基于特定空间坐标定向合成低频样本，并将合成的增广样本库输出至特征对齐模块； 特征对齐模块，被配置为接收所述增广样本库，提取所述增广样本库的深度特征，根据实时运算资源负载选择量子压缩算法或流形投影算法进行特征优化处理，生成通道注意力权重并基于所述权重融合特征得到融合特征，将融合特征输出至自适应检测模块； 自适应检测模块，被配置为依据所述融合特征的场景复杂度指数，通过主路径采用轻量卷积处理所述融合特征，生成目标检测框并将目标检测框输出至时空图跟踪模块，通过辅路径响应冲突节点标识而激活重识别子网络，生成补充检测框，并将补充检测框输出至时空图跟踪模块； 时空图跟踪模块，被配置为接收所述目标检测框与补充检测框，将所述目标检测框与补充检测框嵌入时空节点以构建轨迹序列，输出所述轨迹序列和冲突节点标识至可信决策模块，同时将所述冲突节点标识反馈至自适应检测模块作为重识别触发信号； 可信决策模块，被配置为接收所述轨迹序列及特征对齐模块生成的通道注意力权重，融合所述轨迹序列的历史状态与所述通道注意力权重，生成概率化行为决策并将概率化行为决策输出至显示终端； 所述对抗生成模块被配置为： 从自适应检测模块接收特定空间坐标，从特征对齐模块接收通道注意力权重； 将所述特定空间坐标与所述通道注意力权重相乘，生成样本渲染强度因子； 通过判别器计算生成样本与源图像在特征空间的欧氏距离，以所述欧氏距离约束生成对抗网络的梯度下降方向，输出增广样本至特征对齐模块，用于更新增广样本库的特征分布； 所述特征对齐模块被配置为： 从对抗生成模块的判别器接收损失梯度，应用所述损失梯度初始化黎曼流形空间映射参数； 响应于自适应检测模块输出的低置信度区域标识，在分布适配阶段执行，基于瓦瑟斯坦距离计算源域与目标域特征分布差异，根据所述源域与目标域特征分布差异的幅度动态调整通道注意力权重，使低置信度区域标识对应区域的通道注意力权重提升20%～50%； 通过梯度反向传播优化通道注意力权重参数，生成优化后的通道注意力权重，输出优化后的通道注意力权重至自适应检测模块，用于更新自适应检测模块的卷积核参数； 所述自适应检测模块被配置为： 从特征对齐模块接收通道注意力权重，从时空图跟踪模块接收冲突节点标识； 基于所述通道注意力权重与冲突节点标识，计算场景复杂度指数； 监测所述场景复杂度指数连续3帧超过预设阈值，激活重定向触发条件； 响应于所述重定向触发条件，向重识别子网络发送焦点区域重定向指令； 所述时空图跟踪模块被配置为： 从特征对齐模块接收通道注意力权重，作为外观相似性计算的加权基准，从自适应检测模块接收目标检测框及补充检测框，解析目标位置信息与特征描述符； 应用所述通道注意力权重增强空间流外观相似性计算，生成加权相似性数据，从接收的检测框中提取被遮挡节点的特征向量，将提取的特征向量与对抗生成模块的增广样本库进行跨模态匹配，在HSV色彩空间和Lab色彩空间并行执行匹配过程，若匹配相似度超过85%，修正冲突节点属性并生成更新后的轨迹序列； 输出更新后的轨迹序列至可信决策模块，用于行为决策分析，若匹配失败，向特征对齐模块发送特征权重重校准请求。

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