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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统和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：CN119942467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510429694.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统和方法是由曾庆超;张宇浩;李睿智;潘金柱;陈静玉设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统和方法，属于海防监控领域。包括：用于实时产生视频图像的海防监控设备、与海防监控设备连接的用于在端侧进行实时分析与存储的边缘计算单元和与边缘计算单元通讯的用于接收端侧数据与传输上级指令的后端服务器；边缘计算单元至少包括目标检测跟踪模块，用于基于视频图像进行目标检测和多目标跟踪；目标检测跟踪模块通过如下方式进行目标检测：利用预先训练好的目标检测模型输出标记有船舶的预测框；对预测框进行后处理，筛选得到目标预测框。本方案可以在端侧实现目标的高精度提取及短暂存储，来降低系统运行的延迟与风险，提升系统的无人值守能力，避免管控真空期的出现。

本发明授权基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的海防监控目标实时提取系统，其特征在于，包括：用于实时产生视频图像的海防监控设备、与所述海防监控设备连接的用于在端侧进行实时分析与存储的边缘计算单元和与所述边缘计算单元通讯的用于接收端侧数据与传输上级指令的后端服务器； 所述边缘计算单元至少包括目标检测跟踪模块，所述目标检测跟踪模块用于基于所述视频图像进行目标检测和多目标跟踪； 所述目标检测跟踪模块通过如下方式进行目标检测： 利用预先训练好的目标检测模型输出标记有船舶的预测框； 对所述预测框进行后处理，筛选得到目标预测框； 所述目标检测跟踪模块在执行所述对所述预测框进行后处理，筛选得到目标预测框时，包括： 根据所述预测框的尺寸和重叠情况，对所述预测框进行筛选，得到中间预测框； 根据船舶中船头的相对位置关系，对所述中间预测框进行筛选，得到目标预测框； 所述根据所述预测框的尺寸和重叠情况，对所述预测框进行筛选，得到中间预测框，包括： 将所述预测框进行两两配对，得到匹配对，并计算所述匹配对的最大交面积； 将大于第一预设阈值的所述最大交面积对应的匹配对确定为重叠匹配对； 针对每个所述重叠匹配对，均执行根据该重叠匹配对的两个所述预测框的尺寸和重叠情况，计算该重叠匹配对的相似性评分值； 当所述相似性评分值小于预设评分阈值时，将该重叠匹配对中的预测框均作为中间预测框，并将该重叠匹配对作为筛选匹配对； 当所述相似性评分值大于等于所述预设评分阈值时，将该重叠匹配对中最大交面积较小的预测框作为中间预测框； 所述相似性评分值是通过如下方式计算的： 根据该重叠匹配对的两个所述预测框的尺寸确定宽高比； 计算该重叠匹配对的两个所述预测框的最小宽高比和最大宽高比的比值，并将该比值与该重叠匹配对的两个所述预测框的最大交面积的乘积作为该重叠匹配对的相似性评分值； 使用如下公式计算该重叠匹配对的相似性评分值： 其中，simab为包括预测框a与预测框b的重叠匹配对的相似性评分；IOAa、IOAb分别为重叠匹配对中预测框a、预测框b的最大交面积；γa、γb分别为预测框a与预测框b的宽高比；为γa和γb中的最小宽高比；为γa和γb中的最大宽高比； 所述根据船舶中船头的相对位置关系，对所述中间预测框进行筛选，得到目标预测框，包括： 定义所述筛选匹配对中尺寸大的所述中间预测框为第一预测框，尺寸小的所述中间预测框为第二预测框； 针对每个所述筛选匹配对，均执行： 以第一预测框的每个顶点为锚点，在第一预测框的内部构建与第二预测框的尺寸相同的虚拟框；其中，所述虚拟框的数量与所述锚点的数量相同； 计算所述第二预测框与所述虚拟框之间的交并比； 在所述交并比大于等于第二预设阈值时，将所述第二预测框删除，得到目标预测框。

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