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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利目标跟踪方法、目标跟踪装置、计算机可读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：CN114926505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210614638.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权目标跟踪方法、目标跟踪装置、计算机可读介质是由吴臻志;祝夭龙设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标跟踪方法、目标跟踪装置、计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种目标跟踪方法，包括：获取目标场景的搜索神经形态数据，所述搜索神经形态数据表征所述目标场景的光强变化信息；将所述搜索神经形态数据输入目标跟踪模型，利用所述目标跟踪模型中的脉冲神经网络获取所述目标场景的特征数据；分别确定所述目标场景的特征数据与至少一个待跟踪目标的特征数据的相似度关系；根据所述目标场景的特征数据与各个所述待跟踪目标的特征数据的相似度关系，确定在所述目标场景中针对各个所述待跟踪目标的跟踪结果。本公开还提供一种目标跟踪装置、一种计算机可读介质。

本发明授权目标跟踪方法、目标跟踪装置、计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种目标跟踪方法，包括： 获取目标场景的搜索神经形态数据，所述搜索神经形态数据表征所述目标场景的光强变化信息； 将所述搜索神经形态数据输入目标跟踪模型，利用所述目标跟踪模型中的脉冲神经网络获取所述目标场景的特征数据； 分别确定所述目标场景的特征数据与至少一个待跟踪目标的特征数据的相似度关系； 根据所述目标场景的特征数据与各个所述待跟踪目标的特征数据的相似度关系，确定在所述目标场景中针对各个所述待跟踪目标的跟踪结果； 其中，所述获取目标场景的搜索神经形态数据，包括： 根据预设时间间隔，确定至少一个起始时间点； 基于所述起始时间点，根据预设时间间隔和预设的时间步长，对所述目标场景的时间数据进行组帧，得到所述搜索神经形态数据； 所述预设时间间隔包括第三时间间隔；所述根据预设时间间隔，确定至少一个起始时间点，包括： 每间隔所述第三时间间隔，确定一个候选时间点；其中，所述第三时间间隔与所述时间步长满足第一预设关系； 对于任意一个所述候选时间点，将目标时间区间内的所述目标场景的事件数据进行组帧，得到目标帧数据；其中，所述目标时间区间以所述候选时间点为起点、长度与所述时间步长满足第二预设关系； 根据所述目标帧数据确定所述目标时间区间内存在所述待跟踪目标的概率； 在所述目标时间区间内存在所述待跟踪目标的概率满足第二预设条件的情况下，在所述目标时间区间内每间隔第四时间间隔，确定一个所述起始时间点；其中，所述第四时间间隔小于所述时间步长，所述第四时间间隔小于所述第三时间间隔。

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