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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于重检测机制和多特征融合的目标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：CN115797743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211717056.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于重检测机制和多特征融合的目标跟踪方法是由张方方;曹家晖;朱建永;宋伟;郭海涛;李娜;彭金柱;辛健斌设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重检测机制和多特征融合的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重检测机制和多特征融合的目标跟踪方法，从跟踪结果的鲁棒性和准确性角度设计合理的响应图质量评价函数DIS，以最大化响应图评价函数DIS为目标规划梯度直方图特征的响应和轮廓特征的响应的融合系数，利用不同特征的互补性提高了算法的鲁棒性。同时，为了方便重识别模块的计算，设计了可靠性检测模块，对于在跟踪过程中的满足可靠性条件的滤波器存储到可靠性模板库中，以高质量模板和正常更新的模板检测当前图像特征得到的响应图质量的差值作为判别发生遮挡的依据，从而有效的检测到目标被遮挡，不容易混淆遮挡与图像运动模糊等情况。再遮挡消失后，跟踪器能够重新跟踪上目标。

本发明授权基于重检测机制和多特征融合的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重检测机制和多特征融合的目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，使用上一帧的滤波模板确定当前帧中的目标搜索区域；所述滤波模板包括梯度直方图滤波模板和轮廓滤波模板； S2，提取当前帧目标搜索区域的手工特征，所述手工特征包括梯度直方图特征和轮廓特征； 将当前帧目标搜索区域的梯度直方图特征和上一帧的梯度直方图滤波模板进行互相关计算，得到梯度直方图滤波响应；将当前帧目标搜索区域的轮廓特征和上一帧的轮廓滤波模板进行互相关计算，得到轮廓滤波响应； S3，梯度直方图滤波响应与轮廓滤波响应线性相加得到相关滤波响应；相关滤波响应中的峰值位置即为当前帧预测的目标所在区域；计算相关滤波响应的DIS指标； S4，提取当前帧目标所在区域的手工特征，利用岭回归目标函数训练得到当前帧的训练滤波模板；所述训练滤波模板包括梯度直方图训练滤波模板和轮廓训练滤波模板； S5，将DIS指标满足可靠性检测的直方图训练滤波模板和轮廓训练滤波模板依次存储到可靠性模板库； S6，在DIS指标满足不可靠性检测时，继续判断是否满足遮挡条件； S7，若满足遮挡条件，则使用所述可靠性模板库中保存的最近帧的直方图训练滤波模板和轮廓训练滤波模板扩大范围搜索当前帧，再次执行S2至S4步，计算新的DIS指标，记作； S8，若满足目标重识别指标，则使用S7步中扩大范围搜索时的直方图训练滤波模板和轮廓训练滤波模板更新当前帧的直方图滤波模板和轮廓滤波模板，得到当前帧的滤波模板； S9，否则使用S4步中利用岭回归目标函数训练得到当前帧的训练滤波模板更新当前帧的滤波模板。

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