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龙图腾网获悉深圳市旗扬特种装备技术工程有限公司申请的专利基于图像的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115496779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211314130.3，技术领域涉及：G06T7/215；该发明授权基于图像的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质是由陈磊;黄金叶设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，本发明在进行目标跟踪前，去除了图像中的非目标部分，从而避免了图像中非目标部分对目标跟踪的干扰；同时，在进行目标跟踪时，若出现有未匹配出的目标，则会对未匹配出的目标进行遮挡判断，并在判断出其被遮挡时，在后一帧图像中进行位置预测，以便利用预测出的位置来更新结果，以及利用更新后的结果来更新后一帧图像的检测目标类，以在后续跟踪时，保证受遮挡目标跟踪的连续性，由此，可实现对遮挡目标的目标跟踪，从而提高对遮挡目标的跟踪效果，进而确保目标跟踪的准确性。

本发明授权基于图像的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的物体跟踪方法，其特征在于，包括： 获取多张按照预设间隔时长采集的待检测图像，并对每张待检测图像进行目标检测，得到每张待检测图像中的各个目标对象所处的图像区域； 对于任一待检测图像中各个目标对象的图像区域，将所述任一待检测图像中各个目标对象的图像区域进行图像分割，得到多张分割图像，其中，所述多张分割图像中的每张分割图像仅包含有一个目标对象，且任一分割图像中目标对象的轮廓作为该任一分割图像的边界； 利用所述多张分割图像组成所述任一待检测图像的检测目标类，并在将所有待检测图像中各个目标对象的图像区域分割完毕后，得到每张待检测图像的检测目标类； 基于第i张待检测图像的检测目标类和第i+1张待检测图像的检测目标类，并利用Deepsort跟踪算法，对第i张待检测图像中的各个目标对象进行目标跟踪，得到跟踪结果，其中，所述跟踪结果包括匹配目标对的位置和或未匹配目标的第一位置，所述匹配目标对为第i张待检测图像和第i+1张待检测图像中属于同一物体的目标对象，所述未匹配目标为处于第i张待检测图像中，且未与第i+1张待检测图像中的任一目标对象匹配成功的目标对象； 若所述跟踪结果中存在有未匹配目标，则判断所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中是否被遮挡； 若是，则基于所述未匹配目标的第一位置，预测所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中的第二位置； 将未匹配目标在第i+1张待检测图像中的第二位置添加至所述跟踪结果中，得到更新后的跟踪结果，并输出所述更新后的跟踪结果，以及利用更新后的跟踪结果对第i+1张待检测图像的检测目标类进行更新，以将更新后的检测目标类作为第i+1张待检测图像的检测目标类； 将i自加1，以重新基于所述第i张待检测图像的检测目标类和所述第i+1张待检测图像的检测目标类，并利用Deepsort跟踪算法，对第i张待检测图像中的各个目标对象进行目标跟踪，直至在i大于n-1时，停止目标跟踪，以得到多个更新后的跟踪结果，其中，i从1开始，n为待检测图像的总数量，且i和n为正整数； 利用多个更新后的跟踪结果中各个匹配目标对的位置、各个未匹配目标的第一位置以及各个未匹配目标的第二位置，生成各个目标对象的运动轨迹； 判断所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中是否被遮挡，包括： 获取所述未匹配目标在各个目标图像中所处的位置，其中，所述各个目标图像为所有待检测图像中，处于所述第i+1张待检测图像之前的待检测图像； 基于所述未匹配目标在各个目标图像中所处的位置，确定出所述未匹配目标在目标时刻之前的初始运动轨迹，其中，所述目标时刻为所述第i+1张待检测图像对应的采集时刻； 基于所述未匹配目标的初始运动轨迹，根据所述初始运动轨迹，确定出所述未匹配目标的运动方向；基于所述未匹配目标的运动方向，确定出所述任一待检测图像的图像边界中，在运动方向上与所述初始运动轨迹相交的边界线，以作为标定边界；基于标定边界以及初始运动轨迹，得出标定边界与初始运动轨迹之间的交点坐标；基于所述未匹配目标的第一位置以及所述交点坐标，计算得到未匹配目标与任一待检测图像的图像边界之间的距离； 判断所述未匹配目标与任一待检测图像的图像边界之间的距离是否大于0； 若是，则判定所述未匹配目标在所述第i+1张待检测图像中被遮挡。

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