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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种结合孪生网络和快速目标优化的电视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：CN119027693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310590319.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种结合孪生网络和快速目标优化的电视跟踪方法是由任桐炜;武港山;贝佳;许博约;宋欣怡;侯瑞超设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合孪生网络和快速目标优化的电视跟踪方法在说明书摘要公布了：一种结合孪生网络和快速目标优化的电视跟踪方法，构建一个电视跟踪模型用于跟踪拍摄，电视跟踪模型包括孪生跟踪网络和快速目标优化模块，由孪生跟踪网络根据跟踪模板和搜索区域得到初步跟踪结果，然后由快速目标优化模块自适应更新跟踪使用的跟踪模板，实现在线跟踪以及跟踪器的在线更新。本发明利用孪生网络具备的高效的特征提取能力，能够充分提取目标和搜索区域的特征，通过相似度计算得出初步的跟踪结果，同时采用快速目标优化模块，有效解决了电视跟踪中目标运动轨迹复杂导致的跟踪鲁棒性较低的问题。

本发明授权一种结合孪生网络和快速目标优化的电视跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种结合孪生网络和快速目标优化的电视跟踪方法，其特征在于：构建一个电视跟踪模型用于跟踪拍摄，电视跟踪模型包括孪生跟踪网络和快速目标优化模块，包括以下步骤： 步骤S1：构建数据集，用于模型训练和测试； 步骤S2：构建电视跟踪模型，由孪生跟踪网络根据跟踪目标模板和搜索区域得到初步跟踪结果，然后由快速目标优化模块进行结果优化，快速目标优化模块包括运动估计模块、全局重定位模块和模板更新模块，运动估计模块通过光流估计算法和位置估计算法根据初步跟踪结果进行运动估计，光流估计算法计算相机位移产生的偏移，位置估计算法通过历史跟踪轨迹估算下一帧位置；全局重定位模块通过基于方差匹配的全局搜索算法在全图中搜索目标，模板更新模块根据运动估计模块和重定位模块的结果评估跟踪质量，自适应更新跟踪使用的跟踪目标模板； 步骤S3：模型训练，训练步骤S2构建的模型，使用AdamW算法训练模型直至损失收敛，获取训练好的模型参数； 步骤S4：在线跟踪阶段： 步骤S4.1：获取视频序列第一帧的标签作为初始跟踪目标模板，选取孪生跟踪网络置信度得分最高的区域，获取初步跟踪结果； 步骤S4.2：根据初步跟踪结果的置信度得分、摄像头的机械运动状态、以及历史跟踪情况判断需进行的快速目标优化操作，使用快速目标优化模块优化跟踪结果，并更新跟踪模板和搜索区域； 步骤S4.3：重复步骤S4.1-S4.2，逐步计算每一帧目标跟踪结果，从而实现整体序列的目标跟踪。

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南京大学，其通讯地址为：210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22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”。

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