恭喜深圳市樂科智控科技有限公司唐傳明獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜深圳市樂科智控科技有限公司申請的專利基于AI視覺的物品動態場景識別方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119274116B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411803837.X,技術領域涉及:G06V20/40;該發明授權基于AI視覺的物品動態場景識別方法、裝置及設備是由唐傳明;李金城;呂麗設計研發完成,并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于AI視覺的物品動態場景識別方法、裝置及設備在說明書摘要公布了:本發明涉及AI視覺的技術領域,公開了一種基于AI視覺的物品動態場景識別方法及裝置,本發明采集動態場景的視頻流生成視頻幀序列,將視頻幀序列輸入到由卷積神經網絡(CNN)和LSTM網絡組成的AI視覺動態識別模型中,進行模型訓練,并添加注意力機制和多任務機制,生成最終的優化訓練版本,來通過AI視覺實現物品在動態場景中的準確識別,本方案結合CNN和LSTM網絡,模型能夠有效提取視頻流中的時空特征,提升動態物品識別能力,注意力機制能夠自動聚焦于視頻中的關鍵區域,提高識別精度,多任務機制使得模型能夠同時完成多項任務,如物品檢測和動作識別,增強系統的多功能性和適應性,解決了現有技術中難以準確識別動態場景的物品變化的問題。
本發明授權基于AI視覺的物品動態場景識別方法、裝置及設備在權利要求書中公布了:1.一種基于AI視覺的物品動態場景識別方法,其特征在于,包括:采集動態場景視頻流,并對采集的所述動態場景視頻流進行分幀預處理,以得到視頻流幀序列;將所述視頻流幀序列代入至由卷積神經網絡模型和LSTM網絡模型組成的AI視覺動態識別模型,以使得所述AI視覺動態識別模型根據所述視頻流幀序列進行模型訓練,以得到所述AI視覺動態識別模型的基礎訓練版本;在所述AI視覺動態識別模型的基礎訓練版本上設置注意力機制和多任務機制,得到所述AI視覺動態識別模型的優化訓練版本,以用于通過AI視覺實現物品動態場景識別;采集動態場景視頻流,并對采集的所述動態場景視頻流進行分幀預處理,以得到視頻流幀序列的步驟包括:根據預先設置在目標識別場景的視頻采集設備,對所述目標識別場景進行持續的視頻采集,以得到對應所述目標識別場景的動態場景視頻流;對所述動態場景視頻流進行視頻解碼處理,以得到對應所述動態場景視頻流的按時間順序依序排列的若干靜態圖像幀;根據預設的時間間隔標準與關鍵幀識別標準對若干靜態圖像幀進行幀提取處理,以得到視頻流幀序列;將所述視頻流幀序列代入至由卷積神經網絡模型和LSTM網絡模型組成的AI視覺動態識別模型,以使得所述AI視覺動態識別模型根據所述視頻流幀序列進行模型訓練,以得到所述AI視覺動態識別模型的基礎訓練版本的步驟包括:基于預設的卷積神經網絡模型和LSTM網絡模型構建所述AI視覺動態識別模型;將所述視頻流幀序列代入至所述卷積神經網絡模型中,令所述卷積神經網絡模型根據所述視頻流幀序列進行模型訓練,以得到所述視頻流幀序列的時空特征;將所述時空特征代入至所述LSTM網絡模型中,令所述LSTM網絡模型根據所述時空特征進行模型訓練,得到物品動態變化特征,以得到所述AI視覺動態識別模型的基礎版本。
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