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龙图腾网恭喜东华大学申请的专利一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台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：CN114627269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210240851.8，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台是由李南希;韩芳;王青云设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台在说明书摘要公布了：一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台，属于智能安防检测领域。本发明的天气分类网络用于对输入图片进行天气分类，根据输出分类结果调用不同图像增强模型，图像增强模型包括暗光增强、去雨模型和去雾模型，对该部分模型进行了改进使其具有更好的处理效果并符合实时性应用需求。图像增强模型的输出将作为YOLOV5网络的输入进行目标检测，改进Yolov5目标检测网络的特征提取网络使其更加轻量化从而满足系统实时性需求。系统终端基于UE4引擎开发，提供三维虚拟界面，将算法模型部署在Web服务器，通过http协议将算法检测结果返回终端显示，直观的界面展示效果可以让安防人员更加快速查看和定位校园实时监控信息。

本发明授权一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习目标检测的虚拟现实安防监控平台，其特征在于包括如下步骤：步骤1：基于Nginx搭建后台音视频服务器，利用RTMP协议获取远程实时视频数据，向虚拟终端进行实时视频数据响应；基于Flask框架搭建Web后台服务器，向音视频服务器路由地址拉取视频流数据；步骤2：构建不同天气状态图像数据集；采集多幅完好的天气状态图像并进行天气类别标注作为驱动深度神经网络训练的标签；天气状态种类分为雾天、雨天和晴天；步骤3：基于轻量级网络模型ShuffleNet训练天气状态分类模型，对步骤1获取的实时视频数据进行分帧处理，将每一帧的图像作为网络的输入，网络将输出三种天气状态分类结果；搭建轻量化神经网络模型ShuffleNet，并利用步骤2中构建的天气状态图像数据集进行训练；所述轻量化神经网络模型使用分组卷积提取特征，并对卷积后的通道进行重排，在降低计算量的同时保证模型效率；设计了一个ShuffleNet单元，利用1*1分组逐点卷积提取特征，然后进行通道重排；应用3*3深度卷积和分组逐点卷积匹配与之相连的跳跃连接的通道数；步骤4：设计并联三通道连接器，分为通道A、通道B和通道C对图像进行增强操作；将步骤3所得到的三种分类结果分别作为连接器的输入，通道A为除雨通道，该通道将集成除雨模型，输出除雨图像；通道B为除雾通道，该通道将集成除雾模型，输出除雾图像；通道C为空通道，将输出原始图像；三通道均集成暗光增强算法对暗光图像进行预处理；步骤5：将步骤4完成的图像增强输出作为YOLOv5检测网络的输入；所述YOLOv5的主干网络，由Shufflechannel和Shuffleblock组成，同时在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组成了Focus层,将原模型中的普通卷积替换为深度可分离卷积，激活函数使用Swin激活函数；步骤6：基于UE4引擎开发虚拟终端；根据校园实景搭建虚拟校园场景，虚拟终端通过http协议分别获取实时视频数据和检测结果数据；开发虚拟场景漫游功能，安防人员登录虚拟终端后可以分别切换至第一人称视角和全局漫游视角对虚拟校园进行浏览；根据校园监控实际位点设置虚拟校园监控位点图标，根据http响应数据对图表进行不同状态渲染，利用射线检测原理实现用户对虚拟图标控制，弹出实时监控画面。

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