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龙图腾网获悉江苏南大数码科技有限公司申请的专利一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析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：CN120726549B 。

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：202511248760.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析方法是由刘斌;陈星宇;丁峰设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析方法，包括移动终端，所述移动终端上安装有二维码扫描验证模块；还包括以下步骤：S1：实时视频采集与预处理；S2：特征提取；S3：特征融合与分类；S4：结果输出与防作弊判断；本发明克服现有二维码稽查技术无法鉴别载体物理属性、响应速度慢、易受存预存图片视频欺骗等缺陷，通过强制移动端实时拍摄包含目标二维码的短视频通常2‑3秒，并快速分析该视频帧序列中二维码区域及其周围背景的动态视觉特征总耗时≤5秒，判断二维码是附着在三维实物表面还是仅存在于二维平面介质图片或屏幕上，从而从源头上防范利用预存二维码图片视频实施的作弊行为。

本发明授权一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物体感知的二维码附着视频识别分析方法，其特征在于：包括移动终端，所述移动终端上安装有二维码扫描验证模块；还包括以下步骤： S1：实时视频采集与预处理； S11：二维码扫描验证模块的启动与约束； 在移动终端上启动二维码扫描验证模块，设置二维码扫描验证模块的权限，限制仅调用后置摄像头并屏蔽相册访问接口，用户使用二维码扫描验证模块对准附着有待识别二维码的物体进行拍摄； S12：短视频录制； 用户触发拍摄后，连续录制一段时长的短视频； S13：关键帧的提取与解码； 从录制的视频中，按固定间隔采样，提取二维码识别成功的有效帧，对每一帧进行图像预处理，利用快速二维码识别库定位和解码二维码区域，记录每帧中二维码的边界框坐标、中心点坐标和面积；并将帧图像转换为灰度图； S2：特征提取； S21：二维码区域时空特征提取； S211：位置姿态变化分析，获得平均位移、位移标准差、平均面积变化率、最大面积变化率； S212：表面形变一致性分析，获得运动一致性指标； S213：运动模式判定，判定二维码的运动是否为2D运动标志和判定二维码是否为刚性平面标志； S214：特征值输出；将特征值汇总输出，包括：平均位移、位移标准差、平均面积变化率、最大面积变化率、运动一致性指标、2D运动标志、刚性平面标志； S22：二维码周边背景特征提取； S221：背景运动一致性分析，获得背景区域与二维码区域之间的运动差异度； S222：获得背景深度线索：使用轻量级深度估计模型输出深度图，获得二维码边界的深度梯度； S223：背景稳定性分析； S23：提取图像质量与反欺骗特征； 选取中间有效帧的二维码区域进行分析，分析二维码区域的高频噪声能量、摩尔纹效应以及边缘锐度； S3：特征融合与分类； S31：提取特征向量； 特征向量为12维向量，具体构成包括： 来自S21的6维特征： 位移归一化值：平均位移归一化处理映射到[0,1]范围内； 平均面积变化率，直接取值； 运动一致性指标，直接取值； 2D运动标志：1.0或0.0； 刚性平面标志：1.0或0.0； 位移标准差归一化值：由位移标准差归一化处理映射到[0,1]范围内； 来自S22的3维特征： 运动差异度归一化值：运动差异度归一化处理映射在[0,1]范围内； 深度梯度归一化值：二维码边界处的深度梯度归一化处理映射在[0,1]范围内； 背景稳定性，直接获得背景区域的相关系数； 来自S23的3维特征： 高频能量：二维码区域的高频噪声能量直接取值； 摩尔纹强度：二维码区域的摩尔纹效应强度直接取值； 边缘锐度：二维码区域的边缘平均梯度直接取值； S32：特征向量输入分类模型； S4：结果输出与防作弊判断； 接收分类模型的输出结果，判断是三维实物载体或二维平面载体。

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