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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利目标对象检测方法、装置、存储介质以及电子装置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：CN114639076B 。

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：202011381114.7，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权目标对象检测方法、装置、存储介质以及电子装置是由李松;余言勋;王耀农设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标对象检测方法、装置、存储介质以及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种目标对象检测方法、装置、存储介质以及电子装置，该方法包括：获取一组连续帧图片，从一组连续帧图片中抽取第x帧待检测图片，并根据预定的时序信息依赖长度n从一组连续帧图片中抽取第x帧待检测图片的前n帧图片，n为大于1，且小于x的整数，将第x帧待检测图片以及前n帧图片输入目标神经网络模型，得到目标输出结果，因此，可以解决相关技术中存在的目标检测的过程较为复杂，在实际应用场景中利用效率较低的技术问题，达到提高目标对象的检测效率、降低检测成本的技术效果。

本发明授权目标对象检测方法、装置、存储介质以及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括：获取一组连续帧图片；从所述一组连续帧图片中抽取第x帧待检测图片，并根据预定的时序信息依赖长度n从所述一组连续帧图片中抽取所述第x帧待检测图片的前n帧图片，所述n为大于1，且小于x的整数；将所述第x帧待检测图片以及所述前n帧图片输入目标神经网络模型，得到目标输出结果，其中，所述目标输出结果标注了目标边框，所述目标神经网络模型用于从所述第x帧待检测图片中基于所述前n帧图片包含的语义信息确定出所述目标边框，所述目标边框与所述第x帧图片中包含的目标对象相对应；所述将所述第x帧待检测图片以及所述前n帧图片输入目标神经网络模型，得到目标输出结果，包括：将所述第x帧待检测图片输入二维卷积神经网络模型，得到第一输出结果，其中，所述目标神经网络模型包括所述二维卷积神经网络模型；将所述前n帧图片输入三维卷积神经网络模型，得到第二输出结果，其中，所述目标神经网络模型包括所述三维卷积神经网络模型；将所述第一输出结果和所述第二输出结果输入目标函数，得到所述目标输出结果；所述将所述第x帧待检测图片输入二维卷积神经网络模型，得到第一输出结果，包括：在所述二维卷积神经网络模型包括M个卷积池化模块以及一个单独的卷积模块的情况下，将所述第x帧待检测图片输入所述M个卷积池化模块中的第一个卷积池化模块，以得到所述M个卷积池化模块中的第M个卷积池化模块的输出结果，其中，在所述M个卷积池化模块中，前一个卷积池化模块的输出为下一个卷积池化模块的输入；将所述第M个卷积池化模块的输出结果输入所述单独的卷积模块，得到第三输出结果；将所述第三输出结果以及所述M个卷积池化模块中的第M-2个卷积池化模块的输出结果输入特征金字塔模块，得到第四输出结果；将所述第三输出结果和所述第四输出结果确定为所述第一输出结果。

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