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龙图腾网恭喜哈尔滨理工大学申请的专利基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测算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：CN114639042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210261866.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测算法是由孙崐;甄伊凡;张彬设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测算法，包括以下步骤：数据集采集；构建训练数据集；图像特征提取；图像特征融合；目标检测结果输出。本发明改进CenterNet骨干网络的目标检测算法包括利用ADS‑DLA34代替DLA34骨干网络。在ADS‑DLA34网络中，将软池化代替DLA34网络下采样的传统池化方式、可变形卷积代替上采样传统2D卷积、并在网络中结合注意力机制。使得改进之后的网络减少了目标特征信息的损失、增强对形变遮挡目标的学习能力、且网络更关注于图像中的关键信息，增强了模型特征提取融合的能力。从而以改进模型结构的角度，提高目标检测算法的性能，既保证了目标检测速度，又提高了目标检测精度，增强了不同领域下尤其是视频中目标物体的检测识别能力。

本发明授权基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测算法在权利要求书中公布了：1.基于改进CenterNet骨干网络的视频目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：数据集采集,所述的采集数据集包含待检测目标的若干图像，本发明采集开源的数据集图像；步骤S2：构建改进CenterNet骨干网络DLA34的ADS-DLA34的训练数据集；步骤S3：图像特征提取，所述的图像特征提取是ADS-DLA34网络采用小步进的下采样率实现不同层级之间目标特征的提取；图像特征提取网络是基于DLA34网络进行改进，包括经过基层和第一层实现对输入图像的初步特征提取，将第一层的输出传入第二层中，经过下采样操作直至最后的第五层，采用小步进的下采样率实现不同层级之间目标特征的提取；ADS-DLA34特征提取网络中下采样操作将软池化代替DLA34网络传统池化方式，并在采样过程中通过迭代深度聚合将不同阶段之间的特征融合，分层深度聚合将不同阶段之间的基本模块融合，实现语义和空间中的特征结合；步骤S4：图像特征融合，所述的图像特征融合是DLA网络通过迭代深度聚合将不同阶段之间的特征融合，分层深度聚合将不同阶段之间的基本模块融合；所述图像特征融合即在下采样和特征提取后，改进CenterNet骨干网络DLA34的ADS-DLA34采用多层级融合网络中的DLAUP模块实现网络的上采样，在上采样过程中用可变形卷积代替上采样传统2D卷积，并采用IDAUP模块完成上采样中的多层级融合；步骤S5：目标检测结果输出，所述的检测结果输出就是经过特征提取特征融合后，通过注意力机制模块，输出带有特征权值的注意力特征图，在改进CenterNet骨干网络的最后加入三个网络层来输出目标检测预测结果。

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