买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉沈阳建筑大学申请的专利自适应孪生网络目标追踪方法、装置、介质及设备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：CN119273713B 。

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：202411095924.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权自适应孪生网络目标追踪方法、装置、介质及设备是由袁帅;窦慧泽;栾方军;许景科设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应孪生网络目标追踪方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种自适应孪生网络目标追踪方法、装置、介质及设备，涉及目标追踪技术领域，所述方法包括：首先，获取待追踪图像组，其次对搜索图像和包括预设目标对象的模板图像进行增强处理；接着，利用训练好的目标追踪模型中的孪生网络特征提取模块，对增强后的模板图像和搜索图像进行特征提取，并计算目标对象特征向量和搜索图像特征向量之间的相似度，以确定搜索图像中是否存在待追踪的目标对象；如果目标未被找到，将使用相邻图像作搜索图像重复上述处理步骤，直至成功找到待追踪目标对象，并利用无锚框模块确定其位置信息，进而确定待追踪目标对象在搜索图像中的预测框位置。本公开实施例提高了目标追踪的精准度和实时性。

本发明授权自适应孪生网络目标追踪方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种自适应孪生网络目标追踪方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取待追踪图像组，所述待追踪图像组包括模板图像和搜索图像，所述模板图像包括预设目标对象；并对所述模板图像和搜索图像进行图像增强处理，得到待追踪增强图像组；所述待追踪增强图像组包括模板增强图像和搜索增强图像； 步骤2：基于训练好的目标追踪模型中的孪生网络特征提取模块对所述模板增强图像进行特征提取，得到模板增强图像特征向量；所述模板增强图像特征向量包括预设目标对象特征向量；并基于所述孪生网络特征提取模块对所述搜索增强图像进行特征提取，得到搜索增强图像特征向量；所述目标追踪模型还包括无锚框模块； 步骤3：基于互卷积方法计算所述预设目标对象特征向量和所述搜索增强图像特征向量之间的相似度数值，并根据所述相似度数值判断所述搜索增强图像中是否存在待追踪目标对象； 步骤4：在所述搜索增强图像中存在所述待追踪目标对象的情况下，基于所述无锚框模块确定关于所述搜索增强图像的关键点集合，并基于所述无锚框模块和所述关键点集合确定所述待追踪目标对象在所述搜索增强图像中的位置信息；并基于所述位置信息确定所述待追踪目标对象在所述搜索增强图像中的预测框位置；在所述搜索增强图像中不存在所述待追踪目标对象的情况下，获取针对于所述搜索图像的相邻图像，并将所述相邻图像作为新的搜索图像重复上述步骤1～3，直至在搜索增强图像中找到所述待追踪目标对象； 其中，所述无锚框模块包括多关键点预测模块；所述基于所述无锚框模块和所述关键点集合确定所述待追踪目标对象在所述搜索增强图像中的位置信息，包括： 针对所述关键点集合中每一个关键点，基于所述多关键点预测模块，对与所述关键点对应的第一位置进行回归预测；并基于所述第一位置和所述多关键点预测模块，对与所述关键点对应的第二位置进行回归预测； 针对所述关键点集合中每一个关键点，基于预设权重系数对关键点对应的所述第一位置和所述第二位置进行加权计算，得到所述关键点的坐标信息； 基于所述关键点集合中每一个关键点的坐标信息确定所述待追踪目标对象在所述搜索增强图像中的位置信息。

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沈阳建筑大学，其通讯地址为：110168 辽宁省沈阳市浑南区浑南中路25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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。