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龙图腾网获悉天津大学申请的专利面向监控视频数据的0-1多种类目标分类动态跳帧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：CN115830496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211481559.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权面向监控视频数据的0-1多种类目标分类动态跳帧方法是由汤善江;杨如意;于策;孙超;肖健设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向监控视频数据的0-1多种类目标分类动态跳帧方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频分析技术领域，具体公开了一种面向监控视频数据的0‑1多种类目标分类的动态跳帧方法。该方法充分挖掘了多种类目标数量最大最小值的变化情况与视频状态变化趋势之间的对应关系，并根据这种对应关系动态调节跳帧步长，与逐帧计算或固定跳帧步长的监控视频数据处理方式相比，该方法能在大幅提高视频处理速度的同时最大限度地减少查全率损失。

本发明授权面向监控视频数据的0-1多种类目标分类动态跳帧方法在权利要求书中公布了：1.一种面向监控视频数据的0‑1多种类目标分类动态跳帧方法，该方法以视频帧中多种类目标数量的最小值minNum和多种类目标数量的最大值maxNum的不同变化情况为参考依据，动态调节视频分析过程的跳帧步长，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：设M表示需要进行目标检测的视频帧序列并将其初始化，cheObj为待检测的目标种类集合并将其初始化，stepLength为可选的跳帧步长集合，步长升序排列，将其初始化； 步骤2：选择视频帧序列M中的第1帧，判断其属于视频流中的哪个状态，并跳转至步骤3、步骤4、或步骤5； 步骤3：判断所述视频帧的状态，若为用户感兴趣的n类目标都未出现，则按照stepLength中的步长序列逐步增大跳帧步长，但不超过最大跳帧步长maxStep,直到视频帧状态发生变化；若视频帧次态为用户感兴趣的n类目标部分出现，则执行步骤4；若次态为用户感兴趣的n类目标全部出现，则执行步骤5； 步骤4：视频帧状态为用户感兴趣的n类目标部分出现，先从stepLength中选择一个最小跳帧步长minStep并以此跳到下一帧，计算后一帧与前一帧相比maxNum的变化情况；若maxNum持续变大，则逐渐增大跳帧步长，但不超过最大跳帧步长maxStep；当跳帧步长到达maxStep后,使后续跳帧步长在minStep与maxStep之间往复变化；若maxNum持续变小，则使跳帧步长维持固定跳帧步长conStep不变，直到视频帧状态发生变化；若视频帧次态为用户感兴趣的n类目标都未出现，则执行步骤3；若视频帧次态为用户感兴趣的n类目标全部出现则执行步骤5； 步骤5：视频帧状态为用户感兴趣的n类目标全部出现，从stepLength中选择一个最小跳帧步长minStep并以此跳到下一帧，计算后一帧与前一帧相比minNum的变化情况；若minNum持续变大，则逐渐增大跳帧步长，但不超过最大跳帧步长maxStep；若minNum变小，则使跳帧步长在minStep与maxStep之间往复变化，直到视频状态发生变化；若视频帧次态为用户感兴趣的n类目标都未出现，则执行步骤3；若视频帧次态为用户感兴趣的n类目标部分出现，则执行步骤4； 步骤6：在视频帧的整个过程中，反复执行步骤3、步骤4和步骤5，直到处理完集合M中的所有帧。

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