南京航空航天大学史昊蓝获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算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：CN117079040B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311067495.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算法是由史昊蓝;陈欣;郭依婷;孙啸傲;伍震宇;徐杨;金天;怀楚天;胡付榕设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算法。首先将加载相机拍摄的图像作为输入，然后采用卷积神经网络对图像进行非线性处理，最终通过矩形包围框框选并为识别到的内容打上分类标签，并对期望目标识别检测；YOLOv5s是基于深度神经网络的模型，通过使用卷积神经网络对期望目标的位置与类别进行预测；CSRT算法通过图像特征提取叠加机器学习理念进行目标跟踪，根据目标和环境的变化实时在线更新特征；具体包括：构建空间约束相关滤波器；构建空间可靠区域；信道可靠性估计；对通道和空间可靠性的跟踪。本发明通过融合YOLOv5s和CSRT两大视觉算法，保证移动目标识别跟踪的准确性与实时性。
本发明授权一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5s和CSRT算法融合的双余度视觉算法，其特征在于：所述YOLOv5s是基于深度神经网络的模型，通过使用卷积神经网络对期望目标的位置与类别进行预测；首先将加载相机拍摄的图像作为输入，然后采用卷积神经网络对图像进行非线性处理，最终通过矩形包围框框选，并为识别到的内容打上分类标签，并对期望目标识别检测；所述CSRT算法通过图像特征提取叠加机器学习理念进行目标跟踪，根据目标和环境的变化实时在线更新特征，具体分为四个步骤：步骤S1：构建空间约束相关滤波器；步骤S2：构建空间可靠区域；步骤S3：信道可靠性估计；步骤S4：对通道和空间可靠性的跟踪。
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