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！

龙图腾网获悉大连理工大学;青岛新一代人工智能技术研究院;青岛图灵科技有限公司申请的专利基于LBP特征及语义特征的动态目标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：CN120411176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510913600.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于LBP特征及语义特征的动态目标跟踪方法是由刘雪莉;卢湖川;冯栋;刘恒源设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LBP特征及语义特征的动态目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LBP特征及语义特征的动态目标跟踪方法，所述方法通过计算帧间图像中目标的偏移量，引入运动放大系数、不确定性估计等技术可以精确预测并缩小第一搜索区域，降低计算量的同时减少背景信息对目标的干扰。本发明通过ResNet‑50来提取目标特征，在保证目标特征判别力和鲁棒性的同时对其进行降维处理，有效避免了计算量过大和复杂度较高的问题。通过精确定位和缩小目标所在的第一搜索区域以及鲁棒的特征提取与协同交互，以增强在目标运动难拟合、光照条件复杂、目标被遮挡、等复杂条件下对目标持续且稳定跟踪的能力。

本发明授权基于LBP特征及语义特征的动态目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LBP特征及语义特征的动态目标跟踪方法，所述目标出现在不同时刻的多帧图像中，其中每一时刻对应一帧图像，其特征在于，所述方法包括： 确定所述目标对应的初始帧图像，在所述初始帧图像中对所述目标进行标注以得到标注区域，并对所述标注区域进行剪裁得到模板区域； 确定第二帧图像的第一中心点坐标和第三帧图像的第二中心点坐标，根据所述第一中心点坐标和所述第二中心点坐标确定所述目标的偏移坐标；所述第二帧图像和第三帧图像相邻，且均位于待跟踪图像之前，所述第三帧目标图像与所述待跟踪图像相邻，所述待跟踪图像为所述目标在某一时刻的一帧图像； 根据所述初始帧图像的第三中心点坐标和所述第二帧图像的第一中心点坐标确定第三帧图像中目标的第一偏移坐标，根据所述第三帧图像的第二中心点坐标和所述第二帧图像的第一中心点坐标确定所述待跟踪图像中目标的第二偏移坐标； 根据所述第二偏移坐标和第二中心点坐标确定所述待跟踪图像中第一搜索区域的预测中心点坐标； 根据所述第一偏移坐标和第一中心点坐标确定所述第三帧图像中第二搜索区域的中心点坐标； 根据所述第二中心点坐标和所述第二搜索区域的中心点坐标确定预测误差；并对所述第一搜索区域的边长进行调整，以更新所述第一搜索区域的边长； 根据所述预测中心点坐标和边长对所述待跟踪图像进行剪裁得到第一搜索区域； 确定所述模板区域的模板区域纹理特征和所述第一搜索区域的第一搜索区域纹理特征； 通过ResNet-50主干网络结合双线性插值上采样对所述模板区域进行操作得到模板区域降维语义特征；通过ResNet-50主干网络结合双线性插值上采样对所述第一搜索区域进行操作得到第一搜索区域降维语义特征； 根据所述模板区域纹理特征和所述模板区域降维语义特征确定模板区域特征；根据所述第一搜索区域纹理特征和所述第一搜索区域降维语义特征确定第一搜索区域特征； 根据所述模板区域特征和所述第一搜索区域特征确定注意力权重；将多个注意力权重沿着通道维度进行拼接得到注意力结果； 根据所述注意力权重确定注意力权重峰值集中度，根据所述注意力结果确定熵值； 若所述注意力权重峰值集中度小于第一阈值或熵值大于第二阈值，则重新确定第一搜索区域及提取第一搜索区域特征；反之，则根据所述第一搜索区域特征和所述注意力结果确定交互特征； 通过目标分类预测头对交互特征进行操作得到所述目标的类别和所述目标的目标边界框位置对应的置信度分数；通过位置回归预测头对交互特征进行操作得到所述目标的目标边界框位置；采用汉宁窗口降低当前帧图像中多个边界框位置的置信度分数，所述多个边界框位置为除离前一帧图像中目标边界框位置最近的边界框位置以外的其他边界框位置；最终选择置信度分数最高的边界框位置作为跟踪结果。

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大连理工大学;青岛新一代人工智能技术研究院;青岛图灵科技有限公司，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；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”。