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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于深度学习的Cell-SORT细胞跟踪方法和装置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：CN117115205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311026164.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于深度学习的Cell-SORT细胞跟踪方法和装置是由邵佳;冯贤伟;张健;张家睿;秦静怡设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的Cell-SORT细胞跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的Cell‑SORT细胞跟踪方法和装置。针对细胞跟踪中，目标外观特征少、分辨率低的难点，选择当前主流目标检测模型YOLO系列中的最优模型YOLOv7‑X作为细胞检测模型，并修改其特征融合模块，提出高分辨率的YOLOv7‑X‑A细胞检测模型。针对细胞跟踪中，目标形变明显，且背景噪声复杂多变的挑战，基于SORT数据关联架构，采用优化后的卡尔曼滤波器KF+以便更好的预测目标的位置，同时引入BYTE匹配机制对目标检测框进行两次匹配，并引入轨迹插值后处理方法对轨迹进行填充。最后将改进的YOLOv7‑X‑A细胞检测模型与重建的SORT数据关联方法相结合，提出一种基于深度学习的Cell‑SORT细胞跟踪方法，实现鲁棒性强，准确性更高的细胞跟踪。

本发明授权一种基于深度学习的Cell-SORT细胞跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的Cell-SORT细胞跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将视频帧送入训练好的目标检测模型中，并获得检测目标框置信度分数bbPred； 2使用卡尔曼滤波器预测上一帧轨迹在该帧中的位置；如果是第一帧，则根据bbpred新建轨迹，如果不是第一帧，则根据之前帧所建立的轨迹使用卡尔曼滤波器预测细胞在该帧的位置； 3利用BYTE机制对bbpred和轨迹使用IOU作为相似度度量指标并使用匈牙利算法进行最小代价匹配，首先根据置信度阈值μhigh和μlow，将bbpred划分为高分检测框Dhigh和低分检测框Dlow，然后使用匈牙利算法将高分检测框Dhigh与轨迹进行第一次匹配，第一次匹配完成后，使用匈牙利算法对低分检测框Dlow与未匹配的轨迹进行第二次匹配；在两次匹配结束后，为Dhigh中仍未匹配的目标框建立新的轨迹并更新到轨迹集合中； 4返回步骤2，处理下一帧，直到处理完所有视频帧； 5处理完所有视频帧后得到轨迹集合T，然后对T使用轨迹插值后处理方法进行轨迹的填充，获得最终跟踪结果Tracks。

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华中农业大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街1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”。