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龙图腾网获悉吉林建筑科技学院申请的专利基于DSP的智能目标跟踪数据分析系统及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：CN120339336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510813095.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于DSP的智能目标跟踪数据分析系统及方法是由白辰骄;亓芳设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DSP的智能目标跟踪数据分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于DSP的智能目标跟踪数据分析系统及方法，属于目标跟踪技术领域，本申请采集图像数据，对图像进行视觉特征提取生成视觉特征向量，对图像进行运动特征提取生成运动特征向量，识别干扰对象并生成干扰对象的视觉特征向量和运动特征向量，构建目标相似干扰模型，将目标跟踪对象和干扰对象的视觉特征向量和运动特征向量导入目标相似干扰模型中评估目标跟踪对象和干扰对象的相似程度，构建环境干扰模型，将采集到的图像环境数据导入环境干扰模型中评估环境干扰程度，构建目标跟踪效果评估模型，将目标相似性干扰和环境干扰导入目标跟踪效果评估模型中，结合目标跟踪的连续性和稳定性对目标跟踪效果进行评估，提高了目标跟踪效果评估能力。

本发明授权基于DSP的智能目标跟踪数据分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于DSP的智能目标跟踪数据分析方法，其特征在于，其包括以下具体步骤： 采集图像数据，对图像进行视觉特征提取并生成视觉特征向量； 对图像进行运动特征提取生成运动特征向量，识别干扰对象并生成干扰对象的视觉特征向量和运动特征向量； 构建目标相似干扰模型，将目标跟踪对象和干扰对象的视觉特征向量和运动特征向量导入目标相似干扰模型中评估目标跟踪对象和干扰对象的相似程度，包括以下具体步骤：将目标跟踪对象和干扰对象的视觉特征向量代入视觉特征余弦相似度计算公式中计算目标跟踪对象与干扰对象视觉特征的相似程度，其中，视觉特征余弦相似度计算公式为：，其中，为目标跟踪对象视觉特征向量，为干扰对象视觉特征向量，为向量的模，将目标跟踪对象和干扰对象的运动特征向量代入运动特征相似度计算公式中计算目标跟踪对象与干扰对象运动特征的相似程度，其中，运动特征相似度计算公式为：，其中，为目标对象当前帧的运动特征向量，为干扰对象在当前帧的运动特征向量，为目标跟踪对象与干扰对象运动特征向量的欧氏距离，将视觉特征余弦相似度和运动特征相似度代入目标相似性干扰计算公式中计算目标相似性干扰程度，其中，目标相似性干扰计算公式为：，其中，和为权重； 构建环境干扰模型，将采集到的图像环境数据导入环境干扰模型中评估环境干扰程度，包括以下具体步骤：将当前帧和上一帧的平均亮度值代入光照干扰计算公式中评估光照干扰，其中，光照干扰计算公式为：，其中，为当前帧的平均亮度值，为上一帧的平均亮度值，将当前帧和上一帧的目标有效区域面积代入部分遮挡干扰计算公式中评估部分遮挡干扰，其中，部分遮挡干扰计算公式为：，其中，为当前帧检测到的目标有效区域面积，为上一帧目标有效区域面积，为标准面积，将图像边缘像素数代入场景复杂度计算公式中评估场景复杂度，其中，场景复杂度计算公式为：，其中，为图像中检测到的边缘像素总数，W为图像宽度，H为图像高度，为总像素数，为场景中显著运动和静态物体的数量，将光照干扰、部分遮挡干扰和场景复杂度代入环境干扰计算公式中评估环境干扰程度，其中，环境干扰计算公式为：，其中，r为干扰因素，包括光照干扰、部分遮挡干扰和场景复杂度，为干扰因素权重，为第r个干扰因子的理论最小值，第r个干扰因子的理论最大值； 构建目标跟踪效果评估模型，将目标相似性干扰和环境干扰导入目标跟踪效果评估模型中，结合目标跟踪的连续性和稳定性对目标跟踪效果进行评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林建筑科技学院，其通讯地址为：130000 吉林省长春市宽城区学建大路1111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。