西安应用光学研究所种泽中获国家专利权
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龙图腾网获悉西安应用光学研究所申请的专利一种基于深度估计网络的目标跟踪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：CN119313709B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411435177.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于深度估计网络的目标跟踪方法是由种泽中;张卫国;侯军占;段文博;范鹏程;孔鹏;何鹏;黄维东;王怡恬;李琦;徐晓枫设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度估计网络的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度估计网络的目标跟踪方法，包括：选取红外背景下不同视角的目标立体对图像，进行特征提取和图像重构，得到视差图像；将目标立体对图像对输入位差估计网络模型，位差估计网络模型输出不同视角的图像转换矩阵；基于视差图像与图像转换矩阵，结合图像采集设备内参矩阵对目标立体对图像进行扭曲映射，得到扭曲图像；计算扭曲图像与目标立体对图像的误差，得到误差结果；深度估计网络模型和位差估计网络模型不断迭代得到最优图像特征；利用最优图像特征进行目标跟踪。本发明利用不同角度目标图像求解最优目标特征，克服环境背景带来的特征干扰，有效提高目标跟踪的稳定性，在复杂的背景干扰环境下实现稳定跟踪。
本发明授权一种基于深度估计网络的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度估计网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤一、选取红外背景下不同视角的目标立体对图像，将所述目标立体对图像输入深度估计网络模型进行特征提取和图像重构，得到视差图像； 步骤二、将所述目标立体对图像输入位差估计网络模型，所述位差估计网络模型输出不同视角的图像转换矩阵； 步骤三、基于所述视差图像与所述图像转换矩阵，结合图像采集设备内参矩阵对所述目标立体对图像进行扭曲映射，得到扭曲图像； 步骤四、计算所述扭曲图像与所述目标立体对图像的误差，得到误差结果；所述深度估计网络模型和所述位差估计网络模型不断迭代得到最优图像特征；利用所述最优图像特征进行目标跟踪。
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