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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种结合轻量级SSD的改进KCF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：CN113793361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111089651.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法是由丁勇;汪常建;聂志诚设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法，所述方法利用轻量级SSD目标检测框架对初始帧目标进行特征提取，将提取的特征依次通过预测模块、非极大值抑制模块和输出检测模块将初始帧目标信息传递给KCF进行初始化；KCF针对待跟踪目标构造循环矩阵，采用岭回归训练位置滤波器，针对尺度问题，采用二叉树尺度搜索策略，在位置滤波器确定的位置附近选择最佳尺度；针对目标跟踪中出现的遮挡问题，选用平均峰值能量作为判断指标，检测目标是否出现遮挡，根据判断结果决定是否进行模板更新。本发明有效解决了KCF目标跟踪需要手动标注跟踪目标导致的效率低下问题，在目标发生尺度变化和出现遮挡等情况下，提高了目标跟踪的精度和准确率。

本发明授权一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，初始化网络参数，设置目标监测网络标签为待跟踪对象，将初始标签输入网络；步骤二，将待跟踪图像序列首帧图片输入至目标检测网络部分，利用深度可分离卷积块对初始帧图片进行特征提取；步骤三，将特征提取后的图片经过预测模块和非极大值抑制模块，与初始标签相比较后输出检测到的目标坐标值，并传递给目标跟踪网络；步骤四，接收步骤三传递的初始值，框选出对应目标位置，初始化KCF滤波器模板，构造循环矩阵，训练位置滤波器；步骤五，构造尺度滤波器，利用尺度二叉树搜索策略在位置滤波器生成的位置附近选择目标的最佳尺度，具体为：5.1KCF算法在非线性情况下，通过引入高斯核函数，在核空间对样本进行脊回归操作来求解分类器，具体为：α＝K+λI-1y1式中，K＝φXφXT为核空间的核矩阵，其中，φX为非线性映射函数，y为标签向量，λ为正则化参数；由于K为循环矩阵，利用循环矩阵的性质，将式1进行求解可得到： 式中，*为复共轭，为核矩阵K＝φXφXT的第一行数据，即循环矩阵中的基样本，对于下一帧样本z通过特征提取和循环矩阵可得到样本集Z，与训练样本集X共同构成核循环矩阵KZ，目标最优位置如下式所示： 式中，为由下一帧测试样本和训练样本共同构成的核循环矩阵，为α的离散傅里叶变换；5.2假设第t-1帧中跟踪目标初始大小为S，由式3计算出第t帧目标响应最大值为随后，选取Si,j＝σi,j·S，其中i表示尺度树第i层，j∈{a，b}，a，b分别表示第i层尺度树的两个子分支，选择的尺度值满足如下条件： 5.3当扩大或缩小候选区域时，目标响应最大值大于原响应值，选取较大尺度分支；若目标响应最大值小于原响应值，则选取较小尺度的分支，直到选出最佳尺度；步骤六，获取最佳尺度下的目标所获得的高斯响应，利用APCE判据进行判断，若满足模板更新条件，则进行模板更新，帧数加一并返回步骤五，直到跟踪结束；若不满足模板更新条件，则返回步骤二对目标进行重新检测，直到跟踪结束，APCE判据具体条件为： 式中，Fmax、Fmin分别表示响应图上的最大值和最小值，FW,H表示位置W，H处的响应值，mean[·]为取平均值运算；当峰值越尖锐，响应波动越小，则APCE越大；当出现干扰或遮挡时，APCE值将急剧减小；为了提高模板准确性，采用如下模板更新方式： 式中，为上一时刻的滤波器模型，η为模型更新速率，θ为模型更新判别因子；步骤七，输出步骤六目标最佳尺度，跟踪结束。

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