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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法及处理平台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：CN116258742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211589887.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法及处理平台是由白俊奇;丁辉;陈平;孙宜斌;刘文;汤闻易;翟尚礼设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法及处理平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法及处理平台，用于在海、陆、空背景中，对光学视场范围内多批目标进行图像监视和自动跟踪，具体包括以下步骤：1获取多路光学传感器的图像信息；2对多路图像进行背景一致性检查；3选定待跟踪目标，计算目标的起始位置、图像区域和特征矢量；4初始化处理平台的运算资源池；5建立多目标自适应协同跟踪模型；6对选定目标进行高精度稳定跟踪，输出当前目标跟踪位置。处理平台由嵌入式视频处理板、CPCI数据通信板和结构插箱组成。

本发明授权一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法及处理平台在权利要求书中公布了：1.一种宽场景多目标自适应协同跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取一路以上光学传感器的图像信息，得到多路图像； 步骤2：对多路图像进行背景一致性检查； 步骤3：选定n个待跟踪目标Obj1、Obj2、…、Objn，计算每个目标的起始位置、图像区域和特征矢量； 步骤4：初始化宽场景多目标自适应协同跟踪处理平台的运算资源池； 步骤5：建立多目标自适应协同跟踪模型； 步骤6：对指定目标进行跟踪，输出所述指定目标的跟踪位置，完成宽场景多目标自适应协同跟踪； 其中，步骤2中所述的对多路图像进行背景一致性检查，包括如下步骤： 步骤2-1：多路图像表示为Img1、Img2、…、Imgk，其中，Imgk表示第k路图像，即第k幅图像；利用最大类间方差法计算图像Img1∪Img2∪…∪Imgk前景和背景的分割阈值Th； 步骤2-2：分别统计k幅图像的背景值Img1,bac＝∑Img1i,jTh、Img2,bac＝∑Img2i,jTh、…、Imgk,bac＝∑Imgki,jTh，并计算背景值Img1,bac、Img2,bac、…、Imgk,bac的像素均值Avg1,bac、Avg2,bac、…、Avgk,bac，其中，Imgk,bac表示第k幅图像的背景值，Imgki,j为用像素位置表示的第k幅图像，i,j是每幅图像中的像素位置； 步骤2-3：计算多路图像Img1∪Img2∪…∪Imgk的背景值的像素均值Avg＝Avg1,bac+Avg2,bac+…+Avgk,back； 步骤2-4：经步骤2-1至步骤2-3后，得到图像Img’1、Img’2、…、Img’k分别是Img’1＝Img1+Avg-Avg1,bac、Img’2＝Img2+Avg-Avg2,bac、…、Img’k＝Imgk+Avg-Avgk,bac； 步骤3所述的计算每个目标的起始位置、图像区域和特征矢量，包括如下步骤： 步骤3-1：Obj1、Obj2、…、Objn的起始位置分别是p1,q1、p2,q2、…、pn,qn； 步骤3-2：Obj1、Obj2、…、Objn的图像区域是以起始位置为中心的P×Q窗口，其中，P为图像区域的长度，Q为图像区域的宽度； 步骤3-3：假定待跟踪目标Obj1的目标本身所占区域中心是y1，待跟踪目标在所述图像区域中的像素位置以{xi}i＝1...v表示，其中，xi表示第i个像素，v表示待跟踪目标的像素个数，对待跟踪目标进行特征建模得到目标模型，则目标模型的特征矢量FEA1,u表示为： 其中，kk·是核函数的轮廓函数，h是核函数带宽，δ·是Delta函数，函数bxi是位于xi的像素向灰度索引的映像，C是归一化系数； 第n个待跟踪目标Objn的特征矢量FEAn,u计算方法与FEA1,u相同，计算得到所有待跟踪目标的特征矢量。

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