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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事科学院军事医学研究院申请的专利一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法及装置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：CN119360452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411920710.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法及装置是由高凯;贺晨开;王以政;王刚;李椋;呼晓畅;王路斌;陈品红设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法及装置，其中，方法包括：在原始目标跟踪数据集的连续帧中监测目标的位置变化，通过计算相邻帧目标位置的差分，估算目标运动速度；依据目标运动速度，对视频帧的采样概率进行动态调整；根据调整后各帧的采样概率，对原始目标跟踪数据集进行概率重采样，生成快速运动目标跟踪训练集；基于快速运动目标跟踪训练集的图像特征，确定速度敏感损失函数的超参数；使用快速运动目标跟踪训练集和速度敏感损失函数，进行目标跟踪模型的迭代优化训练，获得适用于快速运动小目标的优化目标跟踪模型。本申请能够解决现有技术中高速移动小目标跟踪过程中存在的跟踪不准确和丢失等问题。

本发明授权一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向快速运动小目标的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：在原始目标跟踪数据集的连续帧中监测目标的位置变化，通过计算相邻帧目标位置的差分，估算目标运动速度；依据所述目标运动速度，对视频帧的采样概率进行动态调整；根据调整后各帧的采样概率，对所述原始目标跟踪数据集进行概率重采样，生成快速运动目标跟踪训练集；基于所述快速运动目标跟踪训练集的图像特征，确定速度敏感损失函数的超参数；使用所述快速运动目标跟踪训练集和所述速度敏感损失函数，进行目标跟踪模型的迭代优化训练，获得适用于快速运动小目标的优化目标跟踪模型；所述基于所述快速运动目标跟踪训练集的图像特征，确定速度敏感损失函数的超参数，包括：从所述快速运动目标跟踪训练集中提取目标的多维图像特征，所述多维图像特征包括目标的运动轨迹特征、空间分布特征以及运动速度变化趋势；构建速度损失函数，其中，根据目标的运动速度调整损失权重，对移动速度达到预设阈值的小目标赋予对应的权重；构建位置损失函数，假设为相邻帧小目标运动矢量的真值，为小目标运动矢量的估计值，为和的夹角，则相邻帧的位置损失函数为： 其中，用于量化矢量终点的距离误差，为角度误差的约束；结合所述速度损失函数和所述位置损失函数，构建完整的所述速度敏感损失函数，表达式为: 其中，与分别为所述速度损失函数和所述位置损失函数的权重参数。

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