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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种足式机器人动态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：CN115909396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211381024.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种足式机器人动态目标跟踪方法是由曹政才;李俊年;邵士博;张东设计研发完成，并于2022-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种足式机器人动态目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种足式机器人动态目标跟踪方法。首先，采集佩戴口罩，未佩戴口罩和未正确佩戴口罩的行人行走过程中的图像和视频，搭建用于行人口罩佩戴检测的数据集。其次，采用基于递归神经网络的目标识别模块，判断行人是否佩戴口罩，获取当前帧中未佩戴口罩行人的面部位置坐标。再次，采用残差网络作为基准网络，提取当前图像帧中未佩戴口罩行人的面部语义特征，预测下一图像帧中该行人的面部语义特征。最后，设计基于孪生网络的目标跟踪模块，通过计算当前帧及下一帧中行人面部位置语义特征映射间的相关系数，对未佩戴口罩行人进行跟踪，从而实现足式机器人对动态目标的跟踪。本发明能够应用于疫情防控条件下足式机器人巡检过程中。

本发明授权一种足式机器人动态目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种足式机器人动态目标跟踪方法，其特征在于：包括训练和测试两个阶段，其中， 训练阶段由基于递归神经网络的目标识别模块，基于残差网络的目标语义特征提取模块以及基于孪生网络的目标跟踪模块实现； 基于残差网络的目标语义特征提取模块采用ResNet-50模型作为基准网络，并删除了最后两层的下采样操作，其中第4组和第5组卷积块的步长设置为1；在最后增加了1×1卷积块，将输出特征的通道数减小至256，并且仅使用模板分支中心7×7区域的特征；该模块包含模板分支和搜索分支，分别用于提取当前图像帧中的目标语义特征和预测下一图像帧中的目标语义特征； 基于孪生网络的目标跟踪模块包含识别分支和回归分支，分别用于获取下一图像帧中的目标语义特征映射和计算当前图像帧与下一图像帧中目标语义特征映射间的相关系数，每个分支使用深度互相关层来组合特征图； 测试阶段：训练完成后，采用足式机器人搭载的基于递归神经网络的目标识别模块，判断行人是否佩戴口罩；对于未佩戴口罩的行人，利用基于残差网络的目标语义特征提取模块提取当前图像帧中行人的面部语义特征，并预测下一图像帧中该行人的面部语义特征；通过基于孪生网络的目标跟踪模块计算当前帧及下一帧中行人面部位置语义特征映射间的相关系数并对其进行匹配，从而实现足式机器人对动态目标的跟踪。

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