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龙图腾网恭喜常熟理工学院申请的专利一种视频目标的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：CN119579655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510135346.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种视频目标的跟踪方法及系统是由姚宇峰;孙愉亚;龚声蓉;钟珊;周思林;高燕设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频目标的跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频目标的跟踪方法，包括视频数据采集、视频数据预处理、跟踪模型训练、跟踪模型测试验证、待处理视频输入验证后跟踪模型得到跟踪结果。其中跟踪模型通过Transformer的编码器来增强外观模板特征和搜索域特征的显著性，并计算相似度权重得到记忆特征；之后由Transformer解码器融合增强后的搜索域特征和记忆特征得到最终特征，并由无锚框的回归机制输出目标边界框。此外，跟踪模型通过轨迹预测模型来估计目标的位置，避免附近的相似物体干扰，纠正了跟踪结果。本发明还公开了视频目标的跟踪系统，本发明解决了目标外观变化而导致误差积累以及相似目标干扰问题，跟踪精度和成功率高。

本发明授权一种视频目标的跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频目标的跟踪方法，包括以下步骤：视频数据采集、视频数据预处理、跟踪模型训练、跟踪模型测试验证、待处理视频输入验证后跟踪模型得到跟踪结果，其特征在于，所述视频数据预处理是将视频数据的视频帧图像根据Groundtruth的边界框分为外观模板和搜索域，所述外观模板包含目标外观和背景特征；所述跟踪模型训练时对输入视频数据的处理过程包括步骤：特征提取与特征增强：由特征提取骨干网络和额外卷积层对所述外观模板及外观模板对应的标签图进行映射相加并降维得到外观模板特征，由特征提取骨干网络对所述搜索域进行映射并降维得到搜索域特征；将所述外观模板特征和所述搜索域特征分别送入Transformer编码器得到增强后的外观模板特征和增强后的搜索域特征；历史模板融合：计算增强后的外观模板特征和增强后的搜索域特征的相似度权重并与所述增强后的搜索域特征相乘融合得到记忆特征；特征增强与边界框回归：由Transformer解码器融合所述增强后的搜索域特征和记忆特征得到最终特征，并由一阶段无锚框的目标检测算法根据所述最终特征得到目标边界框；轨迹预测：记录跟踪过程产生的目标边界框，得到目标边界框的中心点坐标以及目标边界框的长宽，凑齐长度为L的坐标序列构成历史轨迹，所述坐标序列包括中心点坐标和长宽，将历史轨迹的坐标转化为世界坐标输入轨迹预测模型得到预测边界框，所述轨迹预测模型包括时空图卷积神经网络和时间外推卷积神经网络，计算目标边界框和预测边界框与上一帧中心点的距离判定是否被相似物体干扰，无干扰时输出目标边界框作为结果，存在干扰时由预测边界框作为新的搜索域进行跟踪输出目标边界框作为结果；所述计算目标边界框和预测边界框与上一帧中心点的距离判定是否被相似物体干扰时是根据以下公式计算权重 ，其中，k1和k2是比例参数，dist1是目标边界框或者预测边界框的中心点与上一帧中心点的距离，dist_max是搜索域的最大距离，dist_near是设置的安全距离，当计算得到的目标边界框权重大于预测边界框权重时为无干扰，否则为存在干扰。

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