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龙图腾网获悉北京积加科技有限公司申请的专利图像处理方法、电子设备和计算机可读介质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：CN119996604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510130861.X，技术领域涉及：H04N7/01；该发明授权图像处理方法、电子设备和计算机可读介质是由贾哲恒;唐矗;蒲立设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、电子设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了图像处理方法、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标动物集的第一动物图像集和第一拍摄帧率信息；对第一动物图像集进行帧间差分处理，得到针对目标动物集中的第一动物的运动信息集；根据第一动物的运动信息集和第一拍摄帧率信息，进行拍摄帧率切换处理，得到拍摄帧率切换信息。该实施方式可以提高摄像头切换的准确性，提高摄像头的稳定性和减少损坏率。

本发明授权图像处理方法、电子设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，应用于摄像头拍摄，包括： 获取目标动物集的第一动物图像集和第一拍摄帧率信息； 对所述第一动物图像集进行帧间差分处理，得到针对所述目标动物集中的第一动物的运动信息集； 根据所述第一动物的运动信息集和所述第一拍摄帧率信息，进行拍摄帧率切换处理，得到拍摄帧率切换信息； 控制所述摄像头拍摄在所述拍摄帧率切换信息下进行针对所述目标动物集的动物拍摄图像集； 对所述动物拍摄图像集进行动物识别，得到动物识别信息，包括：响应于确定所述动物拍摄图像集为基于第二预设拍摄帧率的图像集，对所述动物拍摄图像集进行下采样卷积处理，得到第一动物姿态特征信息集；将所述第一动物姿态特征信息集输入至动物姿态识别模型包括的特征提取网络，得到第二姿态特征信息集，其中，所述动物姿态识别模型还包括：第一分支并行融合网络、第二分支并行融合网络、第三分支并行融合网络和卷积层，所述特征提取网络包括：残差卷积网络、多个路径融合卷积网络，所述第一分支并行融合网络包括：分支并行扩展网络、多个多尺度特征提取卷积网络和多个通道空间注意力网络；将所述第二姿态特征信息集输入至所述第一分支并行融合网络，得到第一多尺度姿态特征信息集；将所述第一多尺度姿态特征信息集输入至所述第二分支并行融合网络，得到第二多尺度姿态特征信息集；将所述第二多尺度姿态特征信息集输入至所述第三分支并行融合网络，得到第三多尺度姿态特征信息集；将所述第三多尺度姿态特征信息集输入至所述卷积层，得到动物姿态识别信息，作为动物识别信息，以确定所述目标动物集的动物姿态识别信息是否为飞行姿态信息； 将所述动物识别信息和所述动物拍摄图像集进行时间滚动更新存储至目标存储端中。

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