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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于运动特征和外观特征的视频目标检测及域适应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：CN114863249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210347649.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于运动特征和外观特征的视频目标检测及域适应方法是由张昊卓;于慧敏设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动特征和外观特征的视频目标检测及域适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运动特征和外观特征的视频目标检测及域适应方法。该方法首先基于目标帧的多帧图像提取运动特征和增强的外观特征，随后融合外观与运动两种特征获得聚合特征并用于感兴趣目标的检测，并以此从视频中自动抓取存在感兴趣目标的视频帧并确定其所处位置。本发明还包括了视频目标检测的域适应方法，该域适应方法首先以运动特征预测运动空间注意力，使聚合特征更加关注与场景关联性较弱的运动前景区域，随后通过对聚合特征进行对抗训练、基于实例特征进行原型构建与特征对齐来削弱特征中所包含的特定场景信息，从而提升视频目标检测模型在缺失目标域正样本训练数据的场景下的性能表现。

本发明授权基于运动特征和外观特征的视频目标检测及域适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动特征和外观特征的视频目标检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1将输入的任意视频转化为视频帧构成的图片集合，对其中任意一张目标视频帧I进行感兴趣目标的检测，抽取目标视频帧I与其相邻的2p张视频帧，合计2p+1张视频帧，并进行视频帧I的目标检测；2使用骨干网络提取各帧的外观特征，获得2p+1个外观特征；3将每一张相邻帧In的外观特征An与目标视频帧I的外观特征A输入运动特征提取网络Em以提取对应的运动特征Mn，同时运动特征提取网络Em输出相应的预测运动的像素级运动信息图fn；4所述像素级运动信息图fn用于将每一张相邻帧In的外观特征An向目标视频帧I的外观特征A对齐以获得空间对齐的外观特征A’n；5使用外观特征聚合网络Eaa对外观特征进行融合获得外观特征Fa，将外观特征Fa输入外观特征精炼网络Ra进行哈达玛积，获得精炼后的外观特征F’a；6使用运动特征聚合网络Eam对运动特征Mn进行融合获取运动特征Fm，将运动特征Mn输入运动特征精炼网络Rm进行哈达玛积，获得精炼后的运动特征F’m7将步骤5获得的精炼后的外观特征F’a与步骤6获得的精炼后的运动特征F’m输入特征聚合网络Eagg，获取一个与输入的两个特征尺寸一致的聚合特征Fagg；8将聚合特征Fagg输入目标检测网络H获得目标的边框预测结果B及其相应的分类置信度C；9对视频目标检测网络进行训练；对训练好的视频目标检测网络进行测试，若分类置信度C的最大值Cmax若大于预设阈值则判定目标视频帧I中存在感兴趣目标并输出目标的边框预测结果B，否则判定该帧中无感兴趣目标存在。

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