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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于视频检测的卷积神经网络推断优化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：CN117576600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210932532.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频检测的卷积神经网络推断优化方法是由赵宏智;甄辛;刘恂设计研发完成，并于2022-08-04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卷积神经网络推断优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视频检测的卷积神经网络推断优化方法，包括：所述视频帧计数模块用于记录输入视频帧总量和更新背景帧后输入视频帧数量；所述背景帧存储模块用于存储背景帧及其推断结果，记录背景帧更新的间隔时长；所述相似度检测模块用于对比输入视频帧与背景帧的相似度；所述卷积神经网络推断计算模块用于得到输入视频帧的推断结果；所述相关矩阵计算模块用于计算阈值矩阵和累加帧矩阵。本发明是一种低缓存成本的视频任务卷积神经网络推断优化方法，无需消耗大量搜索时间或学习成本，通过动态更新背景帧，对比背景帧和输入帧的相似度，合理复用背景帧推断结果，减少卷积神经网络处理监控视频的计算量，在可接受的精度损失下缩短推断时间。

本发明授权一种基于视频检测的卷积神经网络推断优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频检测的卷积神经网络推断优化方法，其特征在于：该方法包括视频帧计数模块、卷积神经网络推断计算模块、相似度检测模块和相关矩阵计算模块； 所述视频帧计数模块用于记录输入的总视频帧数量和更新背景帧后输入的视频帧数量； 所述卷积神经网络推断计算模块用于存储背景帧，计算并存储背景帧的推断结果，记录更新背景帧后到下一次更新背景帧之间的时长； 所述相似度检测模块用于对比输入视频帧与背景帧的相似度； 所述相关矩阵计算模块用于计算阈值矩阵和累加帧矩阵； 该方法包括如下的工作步骤： S1：输入视频帧，然后转入步骤S2； S2：所述视频帧计数模块输入的总视频帧数量N加1，当前视频帧为，然后转入步骤S3； S3：判断N是否大于1，若N1，则转入步骤S4，若N1，则转入步骤S10； S4：所述卷积神经网络推断计算模块设定N等于1时的视频帧为初始背景帧，视频帧作为背景帧保存，计算的推断结果并保存，Time开始计时，然后转入步骤S5； S5：所述相关矩阵计算模块计算累加帧矩阵，然后转入步骤S6； S6：所述卷积神经网络推断计算模块判断Time是否大于或等于设定的更新时长t，若Timet，则转入步骤S7，若Timet，则转入步骤S8； S7：判断是否还有视频帧输入，若是则转入S1，否则结束； S8：所述卷积神经网络推断计算模块读取所述相关矩阵计算模块中的累加帧矩阵计算并设定历史平均帧作为背景帧保存，计算的推断结果并保存，Time置为0重新计时，然后转入步骤S9； S9：所述相关矩阵计算模块重置阈值矩阵内的元素为0，然后转入步骤S20； S10：所述视频帧计数模块计算N'加1，然后转入步骤S11； S11：判断N'是否大于1，若N'1，则转入步骤S15，若N'1，则转入步骤S12； S12：所述相似度检测模块计算输入视频帧与背景帧的相似度矩阵，与阈值矩阵逐元素对比，统计大于阈值矩阵的元素数量num，然后转入步骤S13； S13：所述相似度检测模块判断num是否大于相似度临界值变量α，若numα，则转入步骤S14，若num，则转入步骤S17； S14：所述相似度检测模块设置相似标记变量为，然后转入步骤S15； S15：所述卷积神经网络推断计算模块读取的推断结果直接输出，然后转入步骤S16； S16：所述相关矩阵计算模块计算并更新阈值矩阵和累加帧矩阵，然后转入步骤S6； S17：所述相似度检测模块设置相似标记变量为，然后转入步骤S18； S18：所述卷积神经网络推断计算模块设定视频帧作为背景帧保存，计算的推断结果并保存，Time置为0重新计时，然后转入到步骤S19； S19：所述相关矩阵计算模块重置阈值矩阵内的元素为0，计算更新累加帧矩阵，然后转入步骤S20； S20：所述视频帧计数模块置N'为0，然后转入步骤S6； 其中，S16所述相关矩阵计算模块根据背景帧到输入视频帧之间所有的历史视频帧每个像素点上像素值的平均变化值计算得到阈值矩阵；累加帧矩阵则是根据所有的历史视频帧每个像素点上像素值的总和计算得到。

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