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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频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：CN114372998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111529886.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频跟踪方法是由杨小军;焦琴琴;梁中华;徐先峰设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频跟踪方法，针对视觉跟踪过程中目标形变和遮挡等一系列挑战性问题及单一特征目标跟踪鲁棒性弱的问题。利用相关粒子滤波的算法框架，相关滤波器将采样的粒子引导到目标状态分布的模式。同时采用串联分级融合方式及两级粒子权值更新方式。从而降低了粒子滤波的计算复杂性，提高了视觉跟踪的实时性和精确性。实现在遮挡、光照变化、尺度变换等具有挑战性因素的影响下，仍然可以以较高的精度跟踪目标，展现出更强的鲁棒性。

本发明授权一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种多特征级联融合的相关粒子滤波视频跟踪方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 步骤1：获取一组含有M帧的视频图像，对初始帧图像进行初始化设置，包括对初始帧图像中目标的质心动力学状态初始化设置，质心粒子集初始化设置，并将该初始帧图像对应的目标颜色特征相关滤波器和目标边缘特征相关滤波器进行初始化设置； 步骤2：读取下一帧对应的帧图像，根据上一帧图像对应的粒子的动力学运动状态，对当前帧图像的粒子运动状态进行预测，得到当前帧图像对应粒子集的预测状态； 步骤3：根据上一帧图像对应的目标颜色特征相关滤波器对当前帧图像的粒子集的预测状态进行一级更新； 步骤4：根据上一帧图像对应的目标边缘特征相关滤波器对步骤3获取的当前帧图像的粒子集的估计状态进行二级更新； 步骤5：根据步骤4得到的当前帧图像的粒子集的估计状态进行处理得到当前帧图像中目标的质心动力学估计状态； 步骤6：以步骤5得到的当前帧图像中目标的质心动力学估计状态为前提，更新当前帧图像对应的目标颜色特征、目标边缘特征以及对应的目标颜色特征相关滤波器和目标边缘特征相关滤波器； 所述的步骤6以步骤5得到的当前帧图像的目标质心动力学估计状态为前提，更新当前帧图像对应的目标颜色特征相关滤波器和目标边缘特征相关滤波器，采用如下公式实现： 其中：为更新后的当前帧第k帧目标颜色特征相关滤波器，为上一帧第k-1帧图像的目标颜色特征相关滤波器，为更新前的当前帧第k帧的目标颜色特征相关滤波器；为更新后的当前帧第k帧目标边缘特征相关滤波器，为上一帧第k-1帧图像的目标边缘特征相关滤波器，为更新前的当前帧第k帧的目标边缘特征相关滤波器，ηk为学习因子ηk∈[0,1]； 步骤7：重复步骤2-步骤6，直至M帧的视频图像中每一帧图像均完成上述处理后结束。

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