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龙图腾网获悉中国人民解放军63861部队;华中科技大学申请的专利一种视频目标状态的识别模型训练方法及识别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：CN114170546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202111357371.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频目标状态的识别模型训练方法及识别方法是由贾涛;陈加忠;钟坚;金毅;董圆;张衍滨;刘洋;刘小朋;崔铁成;李玲;马蕾设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频目标状态的识别模型训练方法及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频目标状态的识别模型训练方法及识别方法，其模型训练方法包括：将图像帧输入特征提取模块以获取高层特征；通过空间推理模块对高层特征进行上采样并与显著性标签比对训练，计算第一损失函数并通过训练使第一损失函数收敛至预设程度；将高层特征高层特征依次输入时间推理模块中的ConvLSTM网络、全连接层和Softmax层后获得当前目标的预测状态并与状态标签比对训练，计算第二损失函数并通过训练使第二损失函数收敛至预设程度，获得视频目标状态识别模型。利用该识别模型能够实现视频图像中目标状态的识别。通过时间推理和空间推理相结合的方法具有较高的状态识别精度，实现了自动化的视频图像序列的特征事件检测。

本发明授权一种视频目标状态的识别模型训练方法及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种视频目标状态的识别模型训练方法，其特征在于，包括： 将训练集的连续图像帧输入特征提取模块以获取高层特征； 通过空间推理模块对所述高层特征进行上采样并与显著性标签比对训练，计算第一损失函数并通过训练使所述第一损失函数收敛至预设程度； 将所述高层特征输入时间推理模块，所述时间推理模块包括ConvLSTM网络、全连接层和Softmax层，将所述高层特征依次输入所述ConvLSTM网络、全连接层和Softmax层后获得当前目标的预测状态并与状态标签比对训练，计算第二损失函数并通过训练使第二损失函数收敛至预设程度，获得视频目标状态识别模型； 其中，输入特征提取模块的图像帧为经过预处理后的图像帧，所述预处理的过程为： 将bmp格式文件的位图数据实体保存为16位无符号整型数x； 利用第一转换公式将所述16位无符号整形数x进行归一化处理，得到归一化后的整型数x'，其中，maxx表示所述16位无符号整型数x的最大值； 将所述归一化后的整型数x'转换为8位无符号整型数y，并利用第二转换公式对所述8位无符号整型数y进行非线性转换，并将转换结果z保存为png格式文件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军63861部队;华中科技大学，其通讯地址为：137000 吉林省白城市洮北区平台镇108信箱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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