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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于小样本学习的多目标濒危动物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：CN114283355B 。

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：202111479215.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于小样本学习的多目标濒危动物跟踪方法是由丰江帆;肖欣欣;缑梦洁;王迪妮设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的多目标濒危动物跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于小样本学习的多目标濒危动物跟踪方法，该方法包括：将待检测的视频进行全采样得到视频帧序列；对视频帧进行预处理，将所有预处理后的视频帧输入到小样本目标检测器中，得到待检测视频中目标的位置信息和类别信息；将目标位置信息输入到特征提取网络中，提取每个目标的表征信息；采用卡尔曼滤波预测目标在后续视频帧中的位置，得到运动特征；将表征信息和运动特征进行融合，并通过IOU匹配和级联匹配完成数据关联，实现多目标跟踪；本发明设计了一种基于小样本学习的多目标跟踪模型，采用该模型能对不存在大量样本的濒危动物在使用少量训练数据进行训练的情况下实现同时对多个濒危动物准确快速的跟踪。

本发明授权一种基于小样本学习的多目标濒危动物跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的多目标濒危动物跟踪方法，其特征在于，针对具有稀疏性场景的濒危动物，采用基于小样本学习的多目标跟踪方法对多目标进行跟踪，包括：获取待检测的视频数据，将视频数据输入到基于小样本的多目标跟踪模型中，得到多目标跟踪结果；采用基于小样本学习的多目标跟踪模型对待检测的视频数据进行多目标跟踪的过程包括：S1：将待检测的视频进行全采样得到视频帧序列，并对每一帧进行预处理；S2：采用基于特征重加权的小样本目标检测器对预处理后的视频帧进行目标检测，得到视频帧中目标的位置信息和类别信息；S3：采用卡尔曼滤波算法对每个目标的位置信息进行处理，得到下一时刻该目标的位置信息，根据下一时刻目标的位置信息得到目标的运动特征；S4：根据视频帧中目标的位置信息从视频帧中切割出目标；采用基于小样本学习方法训练得到的特征提取网络对切割出的目标进行特征提取，获取目标的表观特征；采用基于小样本学习方法对特征提取网络进行训练的过程包括：步骤1：利用自监督学习方法为网络增加一个前置任务Rotation，使得将训练集中每张图像分别进行90°、180°、270°的翻转，获取具有四个翻转角度的图像，即0°、90°、180°、270°，并创建相应角度标签；步骤2：采用弹性形变对创建角度标签的数据进行处理；步骤3：将处理后的图像经过特征提取网络进行特征提取，得到图像的特征信息，在进行特征提取的过程中当图像经过第k层神经网络时使用流形混合算法对图像的中间隐层向量进行融合，并创建新的类别标签；步骤4：根据特征提取网络输出的特征预测该图像的翻转角度及图像类别；步骤5：将经过神经网络预测出来的角度结果与类别结果与真实值进行比较求损失，调整该网络的参数从而优化模型；S5：对前后帧目标的运动特征和表观特征进行数据关联，实现多目标跟踪。

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