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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利无监督视觉目标跟踪方法及系统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：CN114266928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202010971115.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权无监督视觉目标跟踪方法及系统是由朱佳君;马超;徐树公设计研发完成，并于2020-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督视觉目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：一种无监督视觉目标跟踪方法，通过组间跳跃间隔和组内跳跃间隔的方式进行数据采样，将得到的每一个视频帧以及视频帧集合作为孪生网络架构模型的训练样本进行包括逐帧的前向跟踪过程以及逐帧的后向跟踪过程的训练，再将用于测试的跟踪视频序列输入训练后的视觉跟踪模型得到最终预测的跟踪框，从而完成该帧中目标的跟踪。本发明具有很好的无监督训练能力，能学习帧间丰富的运动信息，提高训练效率和模型鲁棒性，并通过逐帧的前后向跟踪训练方式进行无监督训练。

本发明授权无监督视觉目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无监督视觉目标跟踪方法，其特征在于，通过组间跳跃间隔和组内跳跃间隔的方式进行数据采样，将得到的每一个视频帧以及视频帧集合作为孪生网络架构模型的训练样本进行包括逐帧的前向跟踪过程以及逐帧的后向跟踪过程的训练，将用于测试的跟踪视频序列输入训练后的孪生网络架构模型，得到最终预测的跟踪框，从而完成该帧中目标的跟踪；所述的孪生网络架构模型包括模板分支和搜索分支，两个分支共享特征提取模块，该特征提取模块包括：两个卷积层，一个激活函数层和一个局部响应归一化层；所述的逐帧的前向跟踪过程具体包括：第一步，将视频帧集合的第一帧作为模板区域、将第二帧作为搜索区域，分别输入到共享的特征提取模块中以提取出模板特征和搜索特征；再将模板特征、搜索特征以及中心初始化的高斯响应输入到相关滤波器模块中得到第二帧的搜索响应；第二步，将视频帧集合的第二帧作为模板区域、将第三帧作为搜索区域，分别输入到共享的特征提取模块中以提取出模板特征和搜索特征；再将模板特征、搜索特征以及第一步得到的输出响应输入到相关滤波器模块中得到第三帧的搜索响应；第三步，重复第一步和第二步直至得到第五帧的搜索响应；所述的逐帧的后向跟踪过程具体包括：第一步，将视频帧集合的第五帧作为模板区域、将第四帧作为搜索区域，分别输入到共享的特征提取模块中以提取出模板特征和搜索特征；再将模板特征、搜索特征以及逐帧的前向跟踪过程的最后一步得到的响应输入到相关滤波器模块中得到第四帧的搜索响应；第二步，将视频帧集合的第四帧作为模板区域、将第三帧作为搜索区域，分别输入到共享的特征提取模块中以提取出模板特征和搜索特征；再将模板特征、搜索特征以及第一步得到的输出响应输入到相关滤波器模块中得到第三帧的搜索响应；第三步，重复第一步和第二步直至得到第一帧的搜索响应。

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