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龙图腾网获悉上海安科迪智能科技有限公司申请的专利基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统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：CN121262390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511259721.9，技术领域涉及：H04N21/2187；该发明授权基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统是由桂鹏;何瑶设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统，具体涉及运动主体追踪与流媒体优化技术领域，通过将AI驱动的运动主体检测与追踪与流媒体编码自适应控制紧密融合，实时感知编码端码率波动与网络端带宽变化，构建连续、可解释的直播抖动风险分析指数，通过因果规则评分与时序预测的融合，提前识别潜在画质抖动与延迟风险，并将直播抖动风险分析指数直接映射为自适应编码与传输调整指令，实现关键区域优先保障、码率分配平滑化及延迟控制优化，显著提升直播画面清晰度与播放流畅性，减少突发抖动与卡顿现象。

本发明授权基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的运动主体追踪与流媒体优化直播系统，其特征在于：包括多源时空数据采集模块、时空数据标准化与ROI候选生成模块、ROI-aware对比表征学习模块、任务微调与置信度校准模块、在线时序影像特征推理模块、窗口化扰动特征提取模块、风险推断与自适应编码控制模块； 多源时空数据采集模块，用于采集多源遥感影像及其传感器轨迹、姿态与时间戳，形成原始时空数据流； 时空数据标准化与ROI候选生成模块，用于对原始时空数据流执行高精度几何校正、跨模态辐射一致化与自适应云雾掩除，生成标准化时序影像集与初步感兴趣区域候选并附带元数据； ROI-aware对比表征学习模块，用于将标准化时序影像集与初步感兴趣区域候选按照ROI-aware策略构建带语义权重的对比学习样本对，并以训练批次驱动对比表征学习，产出预训练表征参数与对比队列统计信息； 任务微调与置信度校准模块，用于以预训练表征参数与对比队列统计信息在带标签小样本上进行任务微调与置信度校准，生成任务敏感的特征提取器与分类器并输出置信度校准参数； 在线时序影像特征推理模块，用于以任务敏感的特征提取器与分类器对在线时序影像流逐帧推理，产生检测分类结果、感兴趣区域特征轨迹与分类置信度时间序列，且同步采集编码器瞬时码率分布、关键帧记录与带宽观测样本； 窗口化扰动特征提取模块，用于以检测分类结果、感兴趣区域特征轨迹、分类置信度时间序列及编码器传输观测对齐为输入，计算并提取窗口化扰动特征，对所述扰动特征进行时序平滑、分解与归一化，输出归一化窗口化扰动特征向量； 风险推断与自适应编码控制模块，用于以归一化窗口化扰动特征向量并行输入基于因果规则的可解释评分器与轻量时序预测器进行风险推断，融合两者输出生成连续的直播抖动风险分析指数，并将所述直播抖动风险分析指数映射为自适应编码与传输调整指令； 以任务敏感的特征提取器与分类器对在线时序影像流逐帧推理，产生检测分类结果、感兴趣区域特征轨迹与分类置信度时间序列，且同步采集编码器瞬时码率分布、关键帧记录与带宽观测样本，具体如下： 接收在线时序影像流及对应时间戳、帧ID与传感器标记，形成逐帧原始输入帧流； 对逐帧原始输入帧流执行快速预处理； 以经预处理且带帧级质量标签的影像帧流为输入调用任务敏感的特征提取器与分类器逐帧推理，输出每帧的候选感兴趣区域、每个候选的局部特征向量、分类概率分布与置信度估计，并对低置信候选标注重推理触发标记； 以每帧候选集合及其局部特征向量为输入执行时序关联与在线特征融合； 以感兴趣区域轨迹条目为输入计算轨迹级统计与异常事件指标，输出轨迹级摘要与事件信号； 以轨迹级摘要与事件信号为触发条件同步采集编码器瞬时码率分布、关键帧插入记录与带宽观测样本，并将所采集的编码器传输观测与对应时间窗内的感兴趣区域轨迹条目按时间戳精确对齐与打包，生成对齐观测包； 所述轻量时序预测器进行风险推断包括：轻量时序预测器对输入进行短期轨迹预测与事件概率估计，输出未来若干时间步的扰动轨迹预测、事件发生概率曲线与预测不确定度。

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