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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种针对高光谱视频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：CN119313710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411453232.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种针对高光谱视频的目标跟踪方法是由高隆;陈朗坤;柯禹泽;张云贺;刘卓岩;陈海军;鲁宸旭;张阳;何刚;李云松设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对高光谱视频的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种针对高光谱视频的目标跟踪方法，对高光谱目标跟踪算法中的权重参数初始化；读取跟踪视频的初始帧作为目标跟踪的初始模板与在线更新模板图像，同时读取初始帧中目标的位置信息；读取跟踪视频的下一帧并经过裁剪处理，作为目标跟踪的搜索图像；将初始模板与在线更新模板图像和搜索图像作为高光谱目标跟踪算法的输入，通过降维模块降维到三通道图像，再输入经过低秩适应学习后的特征提取网络，将得到的特征信息输入目标位置解码器，输出目标在当前帧的预测位置及其置信度，根据置信度判断是否更新在线更新模板图像；对跟踪视频的每一帧不断重复并记录目标在视频每一帧中的预测位置；本发明具有目标跟踪准确性高、提取特征表征强和训练成本低等优点。

本发明授权一种针对高光谱视频的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种针对高光谱视频的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对高光谱目标跟踪算法中的权重参数进行初始化，将在高光谱目标跟踪的数据集上微调后的参数加载到高光谱目标跟踪算法中；所述高光谱目标跟踪算法为基于低秩适应学习的高光谱目标跟踪算法；所述步骤1中，在高光谱目标跟踪的数据集上微调后的参数是通过在降维模块与低秩适应学习模块上学习得到，其中，降维模块由三层卷积层构成，其中使用的卷积核均为1*1大小，步长设置为1；低秩适应学习模块由两个线性层构成，分别为将高秩信息降维到低秩信息的降维线性层和将低秩信息恢复为高秩信息的升维线性层，降维线性层与升维线性层使用的参数是Wup和Wdown；步骤2，读取跟踪视频的初始帧作为目标跟踪的初始模板与在线更新模板图像，同时读取初始帧中目标的位置信息Gx,Gy,Gw,Gh，其中，Gx和Gy为目标框的中心位置信息，Gw和Gh分别为边界框宽度和高度，作为跟踪中目标的初始位置；步骤3，读取跟踪视频的下一帧并经过裁剪处理，作为目标跟踪的搜索图像；步骤4，将步骤2的目标跟踪的初始模板与在线更新模板图像和步骤3的搜索图像作为步骤1加载微调后参数的高光谱目标跟踪算法的输入，并通过降维模块将高光谱图像降维到三通道图像；步骤5，将步骤4的三通道图像输入经过低秩适应学习后的特征提取网络，得到适应高光谱图像的特征信息；步骤6、将步骤5得到的适应高光谱图像的特征信息输入目标位置解码器中，输出目标在当前帧的预测位置及其置信度，并根据置信度判断是否更新在线更新模板图像；步骤7、对跟踪视频的每一帧不断重复步骤3到步骤6预测目标位置的过程，并记录目标在视频每一帧中的预测位置，以实现对高光谱视频中目标的跟踪。

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