买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利基于事件相机的目标检测与跟踪方法、系统和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：CN113888607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111024841.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于事件相机的目标检测与跟踪方法、系统和存储介质是由高爽;徐庶;刘庆杰设计研发完成，并于2021-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事件相机的目标检测与跟踪方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于事件相机的目标检测与跟踪方法、系统和存储介质。该方法包括：读取DVS事件序列，进行背景降噪处理；设置时间窗；初始化卡尔曼滤波的参数；把时间窗内的DVS事件序列转为归一化平均时间面；在归一化平均时间面中，进行目标事件去噪；检测目标的位置，同时采用卡尔曼滤波预测目标位置，但初始位置由检测来决定；计算当前时刻检测到的目标位置与上一时刻目标位置的距离，根据距离信息平衡检测位置与卡尔曼滤波预测的位置，从而决定当前时刻目标的位置；进行轨迹平滑；移动到下一时间窗重复上述步骤，直至DVS事件序列结束。本发明具有低延迟、避免噪声干扰、避免检测位置不准确、防止目标框抖动的特点。

本发明授权基于事件相机的目标检测与跟踪方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机的目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1，读取DVS事件序列，进行背景降噪处理；设置时间窗；初始化卡尔曼滤波的参数； 步骤2，把时间窗内的DVS事件序列转为归一化平均时间面； 步骤3，在归一化平均时间面中，进行目标事件去噪；检测目标位置，同时采用卡尔曼滤波预测目标位置，但初始位置由检测来决定； 步骤4，计算当前时刻检测到的目标位置与上一时刻目标位置的距离，根据距离信息平衡检测的目标位置与卡尔曼滤波预测的目标位置，从而决定当前时刻的目标位置； 步骤5，进行轨迹平滑；移动到下一时间窗，重复步骤2到步骤5，直至DVS事件序列结束； 其中，步骤1中，包括： 步骤1a，规定一个时间间隔，判断每一个事件位置的8邻域区间在时间间隔内是否有事件，如果没有，认为是背景噪声，将其滤除； 步骤1b，以规定的时间间隔设置时间窗，初始化卡尔曼滤波的参数如下； 设置状态转移矩阵A； 设置预测噪声协方差矩阵Q； 设置观测矩阵H； 设置观测噪声协方差矩阵R； 设置状态协方差矩阵P； 设置目标的运动状态为x＝[pcol,vcol,acol,prow,vrow,arow]T，其中prow,pcol为目标的中心坐标，vrow,vcol为目标的速度，arow,acol为目标的加速度； 其中，步骤2中，包括： 步骤2a，求平均时间面；时间窗内位置i,j处事件的时间信息为t，累计事件数为Ii,j；则平均时间面为 步骤2b，计算归一化平均时间面；定义为其中i,j∈Ti,j表示在平均时间面上的事件位置； 其中，步骤3中，包括： 步骤3a，目标检测；设定一个阈值λ用于滤除噪声，目标为O＝{i,j|Ni,jλ}；k时刻检测的目标位置为zdk＝meanO，其中mean为均值运算； 步骤3b，目标跟踪；预测k时刻的状态其中为k-1时刻状态的实际值，表示k时刻的预测值；预测k时刻的状态协方差矩阵其中Pk-1是k-1时刻的状态协方差矩阵； 其中，步骤4中，包括： 步骤4a，根据步骤3a中得到的检测的目标位置zdk，计算当前k时刻检测的目标位置与k-1时刻目标位置的欧式距离 定义阈值thres，当d1≤thres时认为检测的目标位置正确，用来更新卡尔曼滤波的参数如下： 计算k时刻的卡尔曼增益 更新k时刻的状态 更新k时刻的状态协方差矩阵 当d1thres时，计算当前k时刻卡尔曼滤波预测的目标位置 步骤4b：计算当前k时刻卡尔曼滤波预测的目标位置与k-1时刻目标位置的欧式距离 步骤4c：统计卡尔曼滤波预测的目标位置所在的目标框与检测的目标位置所在的目标框内事件的个数，取事件个数较多者的中心点作为当前的目标位置zk； 其中，步骤5中，包括： 如果步骤4b中d2thres，则当前k时刻的目标位置zk＝ω1·zk+ω2·zk-1，其中ω1，ω2为权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技南湖研究院，其通讯地址为：314002 浙江省嘉兴市南湖区七星街道灵湖南路东200米清风榻；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。