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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追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：CN120163850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510646441.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追踪方法是由陈雁;蒋中康;杜吉祥;翟传敏设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追踪方法，涉及计算机视觉与模式识别、监控视频追踪领域，包括如下步骤：（1）采集和标注监控视频追踪使用场景数据集，并将所述场景数据集分类为训练集和测试集；（2）定义动态特征协同优化智能追踪模型。（3）学习动态特征协同优化智能追踪模型：包括训练跟踪器阶段和测试跟踪器阶段。本发明解决了现有技术中复杂的跟踪和匹配算法在低计算资源环境中无法达到实时响应的需求。本发明配合现实中的监控摄像头，动态特征协同优化地分析视频流画面，达到同步追踪的技术效果。

本发明授权一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态特征协同优化的监控视频智能追踪方法，其特征在于，包括如下步骤： （1）采集和标注监控视频追踪使用场景数据集，并将所述场景数据集分类为训练集和测试集； （2）定义动态特征协同优化智能追踪模型：指定目标的位置和类别，采用预测边界框来定位后续视频帧中目标的位置，并标明边界框包围目标物体所属的前背景类别信息，动态特征协同优化智能追踪模型的预测边界框设定为轴对齐的矩形框，动态特征协同优化智能追踪模型由简单的提取目标特征的编码器和生成跟踪结构的解码器，动态特征协同优化融合模块组成； （3）学习动态特征协同优化智能追踪模型：包括训练跟踪器阶段和测试跟踪器阶段，其中， （3-1）训练跟踪器阶段：监控视频动态特征协同优化智能跟踪器采用SeqTrack作为基准模型，读取图片后基于目标框中心位置对目标裁剪，然后对所有批量图片进行抖动、数据增广即变换颜色空间、随机平移、归一化，经过数据增广后的图片作为动态特征协同优化智能追踪模型的输入数据，先经过编码器进行特征提取，然后经过动态特征协同优化融合方法和解码器联系和建模模板帧和搜索帧的关系，得出跟踪的结果； （3-2）测试跟踪器阶段：首先从监控视频追踪使用场景数据集的测试集部分读取不同于训练数据集场景的图片，将读取的图片裁剪后将处理后的图片作为动态特征协同优化智能追踪模型的输入数据，经过动态特征协同优化智能追踪模型后，输出当前帧的目标跟踪预测结果。

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