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龙图腾网恭喜南京林业大学申请的专利循环差异反馈视频目标计数网络建模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：CN117789089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202311838819.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权循环差异反馈视频目标计数网络建模方法是由张玉言;戴鑫;成锋娜;马琳博;韦珺涛;马晨波;蒋雪松;周宏平设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本循环差异反馈视频目标计数网络建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种循环差异反馈视频目标计数网络建模方法，包括：S1：建立目标计数视频数据集；S2：构建循环差异反馈视频目标计数网络，所述循环差异反馈视频目标计数网络包括基础网络、循环差异反馈学习模块以及步进约束策略；S3：利用高密目标视频数据集训练所述循环差异反馈视频目标计数网络，获得训练好的循环差异反馈视频目标计数网络；S4：使用测试视频对训练好的循环差异反馈视频目标计数网络进行评估。本发明实现了视频序列中高密度目标的精准检测，提高了检测网络的鲁棒性。

本发明授权循环差异反馈视频目标计数网络建模方法在权利要求书中公布了：1.一种循环差异反馈视频目标计数网络建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：建立目标计数视频数据集，利用视频拍摄设备进行感兴趣目标的视频获取，对每个视频帧中的目标进行点标注，获得当前帧的标签；S2：构建循环差异反馈视频目标计数网络，所述循环差异反馈视频目标计数网络包括基础网络、循环差异反馈学习模块以及步进约束策略，基础网络用于视频帧的特征提取，获得视频帧特征向量，循环差异反馈学习模块基于视频帧特征向量进行差异信息反馈学习，得到密度输出和差异度量，步进约束策略用于对当前网络学习参数的学习进行结构化和非结构化约束；S3：利用目标计数视频数据集训练所述循环差异反馈视频目标计数网络，获得训练好的循环差异反馈视频目标计数网络；S4：使用测试视频对训练好的循环差异反馈视频目标计数网络进行评估；所述S2中的循环差异反馈学习模块具体包括：第一卷积层：包括两个3×3卷积层，用于对所述基础网络提取的当前帧特征进行转换，得到变换特征；第二卷积层：包括三个膨胀率为2的3×3卷积层，对所述变换特征进行进一步的学习，得到当前帧差异特征，所述差异特征经过单个1×1卷积层，得到差异性度量；融合层：用于所述变换特征和第i-k帧差异特征沿通道维聚合，通过两个膨胀率为2的3×3卷积层和单个1×1卷积层，得到密度输出；所述S2中的步进约束策略具体为，利用上一批次训练得到网络的特征对当前批次进行特征进行结构结构化和非结构化约束： 其中，Fj和分别表示当前批次和上一次批次第j层网络的特征输出，Nj为Fij和特征像素的个数，α和β为超参数。

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