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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利视频中跟踪对象的定位方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115222768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210673113.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权视频中跟踪对象的定位方法、装置、电子设备及存储介质是由张宇佳;李钱钟;孙世颖;赵晓光设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频中跟踪对象的定位方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种视频中跟踪对象的定位方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：在对待处理视频中当前帧图像的跟踪对象进行定位的过程中，获取该当前帧图像对应的当前图像特征及当前语言特征；根据该当前图像特征及该当前语言特征，基于预设的共享主干网络，得到该当前帧图像对应的融合图像特征及融合语言特征；根据该融合图像特征及该融合语言特征，确定该跟踪对象的定位结果。该方法用以解决现有技术中由于现有定位模型具有相应的局限性，导致电子设备基于该现有定位模型，无法对视频中的跟踪对象进行准确定位的缺陷，实现电子设备基于预设的共享主干网络，结合视频帧图像的图像特征和语言特征，对待处理视频中的跟踪对象进行有效且准确定位。

本发明授权视频中跟踪对象的定位方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频中跟踪对象的定位方法，其特征在于，包括： 在对待处理视频中当前帧图像的跟踪对象进行定位的过程中，获取所述当前帧图像对应的当前图像特征及当前语言特征； 根据所述当前图像特征及所述当前语言特征，基于预设的共享主干网络，得到所述当前帧图像对应的融合图像特征及融合语言特征；所述预设的共享主干网络为基于多阶段图像-自然语言交叉生成融合的视频指代表达理解网络；所述预设的共享主干网络采用一阶段的物体检测框架； 根据所述融合图像特征及所述融合语言特征，确定所述跟踪对象的定位结果； 所述根据所述当前图像特征及所述当前语言特征，基于预设的共享主干网络，得到所述当前帧图像对应的融合图像特征及融合语言特征，包括： 根据所述当前图像特征，基于预设的共享图像主干网络，得到视觉向量特征； 根据所述当前语言特征及所述视觉向量特征，基于所述预设的共享图像主干网络，得到第一相似度矩阵； 根据所述当前语言特征及所述视觉向量特征，基于预设的共享语言主干网络，得到第二相似度矩阵； 根据所述当前语言特征和所述第一相似度矩阵，确定所述当前帧图像对应的融合图像特征； 根据所述视觉向量特征和所述第二相似度矩阵，确定所述当前帧图像对应的融合语言特征； 所述根据所述融合图像特征及所述融合语言特征，确定所述跟踪对象的定位结果，包括： 根据所述融合语言特征，确定语言表达句子特征； 根据所述语言表达句子特征，确定第一语言条件向量和第二语言条件向量； 根据所述融合图像特征、所述第一语言条件向量和所述第二语言条件向量，确定所述跟踪对象的定位结果。

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