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龙图腾网恭喜广东科技学院申请的专利一种基于视频检测的自适应特征融合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：CN119540695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411601765.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于视频检测的自适应特征融合方法是由王荣福;李富超;董翠;张耿书设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频检测的自适应特征融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频检测技术领域，特别是涉及一种基于视频检测的自适应特征融合方法，包括以下步骤，视频检测模型根据训练集进行预训练，模型在预训练中进行一定量的迭代次数；视频检测模型使用训练集开始正式训练，并对视频检测模型的信息进行加工处理，提取视频检测模型训练中的关键信息；从视频检测模型的正式训练中提取关键的过程性信息，并形成空间融合参数Fi；用融合参数Fi调节特征信息在空间特征融合模块中的融合程度，使视频检测模型能在训练中自适应地调整训练方向。本发明通过空间特征融合模块对不同通道的信息进行自适应融合，实现信息补偿，有效地改善视频检测模型对目标检测方面的准确率，最终实现提高模型性能的目的。

本发明授权一种基于视频检测的自适应特征融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频检测的自适应特征融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、对视频检测模型的网络进行优化，插入空间特征融合模块；S200、视频检测模型根据训练集进行预训练，模型在预训练中进行一定量的迭代次数，使空间特征融合模块的训练参数具备一定稳定性，完成模块的初始化；S300、视频检测模型使用训练集开始正式训练，并对视频检测模型的信息进行加工处理，提取视频检测模型训练中的关键信息；S400、从视频检测模型的正式训练中提取关键的过程性信息，并形成空间融合参数Fi；S500、用融合参数Fi调节特征信息在空间特征融合模块中的融合程度，突出训练的重要信息，使视频检测模型能在训练中自适应地调整训练方向，进行针对性地学习；步骤S100具体包括：空间特征融合模块将视频信息某帧中的不同通道的信息进行融合，使某个通道在横向训练上具备其他通道的特征信息；所述视频检测模型的信息包括空间特征融合模块提取的特征信息和视频检测模型训练的输出信息；所述空间特征融合模块包括卷积块和空间Shift操作，空间Shift操作用于增加在卷积运算时的感受野，提取的特征层经过卷积块和空间Shift操作处理后会将信息传入掩码层，所述掩码层对信息进行随机掩码，且对所述特征层的尺寸进行调整，然后与其他通道的特征层进行融合；Fi表达式如下： 其中，为激活函数，为模型训练的输出信息，所述激活函数用于根据输出信息的重要程度归一化到0和1的范围里，越接近1则表示当前视频检测模型对该类别的学习效果越好，越接近0则越差。

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