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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于多帧图像的运动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：CN117422867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202311515699.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于多帧图像的运动目标检测方法是由刘晶红;王波;刘成龙;左羽佳;刘发学;陈琪琪设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多帧图像的运动目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多帧图像的运动目标检测方法，包括：S1：输入航空遥感图像序列，并进行归一化处理，获得待训练影响数据集；S2：将第k帧图像和第k‑n帧图像分别输入至第一和第二基础语义特征提取网络中，并通过第一运动融合网络进行特征提取和融合，获得包含运动信息的运动融合特征图；S3：将运动融合特征图分别输入至高级语义特征提取网络和下采样网络中，在第二运动融合网络中对应下采样特征图进行信息融合；S4：将步骤S3得到的三个加强特征图均输入至解耦检测网络中，得到最终的网络输出。本发明准确快速的获取运动目标与静止目标的数量和位置信息，有效降低了虚警率。

本发明授权基于多帧图像的运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多帧图像的运动目标检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：输入航空遥感图像序列，并将所述航空遥感图像序列进行归一化处理，获得待训练影响数据集；S2：将第k帧图像输入至第一基础语义特征提取网络中获得第一浅层特征图，并将第k-n帧图像输入至第二基础语义特征提取网络中获得第二浅层特征图，将所述第一浅层特征图和所述第二浅层特征图输入至第一运动融合网络进行特征提取和融合，获得包含运动信息的运动融合特征图；S3：将所述运动融合特征图分别输入至高级语义特征提取网络和下采样网络中，对应获得三个语义特征图和三个下采样特征图，将三个语义特征图通过路径聚合网络后，在第二运动融合网络中对应三个下采样特征图进行信息融合，获得包含运动信息和语义特征的三个加强特征图；S4：将所述步骤S3得到的三个加强特征图均输入至解耦检测网络中，得到最终的网络输出。

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科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888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”。