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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测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：CN114511807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210072280.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法是由顾晶晶;冯晨设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法，首先对输入视频进行划分，每6帧进行一次检测，分别使用神经网络和传统的光流法以及图像校准技术。通过光流法跟踪特征点，准确计算两个视频帧之间的变换矩阵，再用帧差法将前景和背景分离。通过这种方法克服视频质量低，镜头晃动等困难，再结合神经网络的候选目标，根据其置信度进行筛选，分离出最终结果。在视频质量低，环境复杂等情况下，本发明能显著提高检测精度。

本发明授权适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，构建神经网络，并利用高空小目标图像数据集训练所述神经网络，获得目标检测模型；步骤2，对待检测视频进行划分，每6帧为作为一个目标检测周期，分别记为第i帧至第i+5帧；步骤3，针对第i+3帧图像，将其输入至所述目标检测模型，获得目标信息；步骤4，针对第i+1帧，第i+3帧和第i+5帧图像，首先构建图像金字塔并使用SIFT提取图像中的关键点，之后通过LK光流法估算当前特征点的光流；步骤5，基于光流估算出该视频帧中关键点在下一帧中的位置，并获取匹配的关键点对；步骤6，根据成功匹配的关键点计算变换矩阵，将变换矩阵作用于后一帧图像进行校正，再利用帧差法和二值法获得该帧图像中运动目标的位置；步骤7，针对步骤3模型输出的目标信息，对其进行解码，获得目标的位置、类别和类别置信度，同时分别设置阈值一和阈值二两个阈值，且阈值一大于阈值二，置信度大于阈值一的目标为接收目标，置信度小于阈值二的目标舍弃，置信度位于阈值一和二之间的目标作为候选目标；步骤8，对于步骤6的每个输出结果，寻找与其IOU匹配的候选目标，若存在多个候选目标，则选择置信度最大的目标作为最终匹配结果，若不存在与之匹配的候选目标，则舍弃。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；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”。