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龙图腾网恭喜杭州有信科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪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：CN119723421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411862382.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪方法是由何俊斌;徐微设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪方法，包括如下步骤：S1、采集并处理数据，构建标准化数据集；S2、分离前景低空目标，生成前景图像数据；S3、利用Farneback光流法计算帧间运动场获取光流特征，并提取卷积特征；S4、融合光流特征与卷积特征；S5、将融合特征输入多尺度光流感知网络，计算不同尺度的光流特征，并输入混合注意力模块，生成增强的跟踪特征；S6、将增强的跟踪特征输入异常检测模块，生成异常检测结果；S7、将异常检测结果输入动态光流补偿模块，生成补偿后的跟踪结果；S8、将补偿后的跟踪结果输入时空多层反馈优化模块，优化光流参数和跟踪窗口。本发明采用深度学习和光流法等，实现低空目标的实时识别与跟踪。

本发明授权一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AI视频低空目标识别与实时跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集低空目标的图像和视频数据，进行去噪、帧率调整和分辨率标准化处理，并基于数据增强技术，构建标准化数据集；S2、将所述标准化数据集输入自适应高斯混合模型进行背景建模与分割，分离前景低空目标，生成前景图像数据；S3、基于前景图像数据，利用Farneback光流法计算帧间运动场获取光流特征，并利用卷积神经网络提取图像的卷积特征，生成前景运动与视觉特征矩阵；S4、将所述前景运动与视觉特征矩阵输入卷积神经网络中的特征融合模块，融合光流特征与卷积特征，生成融合特征；S5、将所述融合特征输入多尺度光流感知网络，计算不同尺度的光流特征，并输入混合注意力模块，聚焦显著位移区域并预测目标的未来位置，生成增强的跟踪特征；S6、将所述增强的跟踪特征输入异常检测模块，基于光流矢量场和历史轨迹信息，利用自适应阈值检测异常运动行为，生成异常检测结果；S7、将所述异常检测结果输入动态光流补偿模块，进行摄像机抖动的实时补偿，结合循环神经网络对目标时序信息进行预测，生成补偿后的跟踪结果；S8、将所述补偿后的跟踪结果输入时空多层反馈优化模块，进行帧间误差校正和周期性调整，在检测到偏差超出阈值时优化光流参数和跟踪窗口。

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