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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测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：CN115511794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211087957.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测方法是由李辉;张亿凯;王佳政设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测方法，利用图像粒子滤波和Mean‑shift算法两种算法对图像中跟踪对象进行跟踪，然后将图像粒子滤波跟踪算法中权值与Mean‑shift算法跟踪后每个粒子的PHOG特征进行比较，从而决定是否需要进行Mean‑shift算法重新跟踪，之后对粒子滤波坐标集中各粒子重采样；计算重采样后该定位时刻目标区域内，跟踪对象的坐标集；根据跟踪对象坐标集分割增材过程图像，删掉无用背景，从而为优化分割图像、提升产品质量，分割后的图像可以输入到神经网络模型中进行人工智能识别计算。

本发明授权一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跟踪和自适应图像分割的金属增材制造监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，图像采集：采用图像采集装置采集增材过程图像，所述增材过程图像包含若干需要跟踪的对象； 步骤2，图像预处理，对所有增材过程图像进行对比度等变换，并将所述增材过程图像的每个像素RGB进行随机扰动的椒盐、高斯噪声去除； 步骤3、对预处理后的图像进行间隔抽样，将抽样得到的增材过程图像组成图像样本集； 步骤4、按照时间顺序读取步骤3得到图像样本集中的增材过程图像，该图像时刻顺序记为k，选取一个跟踪对象，创建目标区域并做标记，所述目标区域为以跟踪对象为中心的矩形框； 步骤5、图像粒子滤波初始化，在目标区域随机生成用于粒子滤波的N个初始粒子； 步骤6、对目标区域进行粒子滤波跟踪，计算第k定位时刻粒子滤波的坐标集中各粒子坐标； 步骤7、根据步骤6中得到第k时刻的粒子坐标，计算粒子滤波的坐标集中各粒子权值； 步骤8、在执行步骤7的同时对步骤5中初始化后的目标区域进行Mean-shift算法跟踪； 步骤9、在Mean-shift算法跟踪后，提取目标区域的每个粒子的PHOG特征； 步骤10、将步骤7中获得的各定位时刻粒子滤波的坐标集中各粒子权值与步骤9中相应粒子的PHOG特征做对比，得到判断指标wm，公式如下； 上式中，表示第k定位时刻粒子滤波坐标集中第m个粒子的权值，Pxk,ykm为第k定位时刻第m个粒子的PHOG特征，m取值为1至N，k为定位时刻序数； 步骤11、给判断指标wm设定阈值w0；如果该时刻增材过程图像中目标区域内，对于所有滤波粒子的判断指标wm都大于设定阈值w0，则执行步骤12； 否则，返回步骤8，重新进行Mean-shift算法跟踪并再次计算PHOG特征和判断； 步骤12、第k定位时刻粒子滤波坐标集中各粒子重采样； 步骤13、计算重采样后第k定位时刻目标区域内，跟踪对象的坐标集 步骤14，根据跟踪对象坐标集分割增材过程图像，删掉无用背景。

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