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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利目标对象的状态识别方法和深度学习模型的训练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：CN114998275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210658887.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权目标对象的状态识别方法和深度学习模型的训练方法是由杨苏辉;聂磊设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标对象的状态识别方法和深度学习模型的训练方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种目标对象的状态识别方法、深度学习模型的训练方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域，适用于工业设备的目标对象的状态识别场景。目标对象的状态识别方法包括：处理与目标对象相关联的视频数据，得到待识别图像数据，其中，待识别图像数据包含与视频数据相关联的时间信息和与目标对象相关联的图像数据；对待识别图像数据进行识别，得到目标对象的运动状态和目标对象的遮挡状态。

本发明授权目标对象的状态识别方法和深度学习模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种目标对象的状态识别方法，包括：从与目标对象相关联的视频数据中提取多帧图像；对所述多帧图像进行处理，得到包含多个通道的待识别图像数据，其中，所述待识别图像数据包含与所述视频数据相关联的时间信息和与所述目标对象相关联的图像数据；以及对所述待识别图像数据进行识别，得到所述目标对象的运动状态和所述目标对象的遮挡状态，其中，所述待识别图像数据包括第二待识别图像数据，所述多个通道包括三个第二通道；所述多帧图像包括第三帧图像和第四帧图像；所述对所述多帧图像进行处理，得到包含多个通道的所述待识别图像数据包括：基于所述第三帧图像的局部和所述第四帧图像的局部，得到第二差值图像，其中，所述第三帧图像的局部包括所述第三帧图像中的感兴趣区域，所述第四帧图像的局部包括所述第四帧图像中的感兴趣区域；基于所述第三帧图像的局部和所述第四帧图像的局部之间的差异，得到与第一方向关联的第一光流图像和与第二方向关联的第二光流图像；以及将所述第二差值图像、所述第一光流图像和所述第二光流图像进行组合，得到所述第二待识别图像数据。

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