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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统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：CN116740139B 。

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：202310695850.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统是由单建华;杨宇;张定;刘涛设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统，属于目标跟踪技术领域，包括以下步骤：S1：模型训练；S2：目标跟踪。本发明通过将待跟踪的红外弱小目标视频输入到基于OSTrack的模型进行跟踪，获得红外弱小目标的位置信息，增加了后处理，提高了红外弱小目标的跟踪精度；并且后处理只花费了极少时间，实现了跟踪的实时性，有望应用于反无人机远程监控和预警，跟踪精度较高。

本发明授权一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：模型训练 制作红外弱小目标数据集，将得到的数据集送入OSTrack模型中进行训练，得到训练后的OSTrack模型； S2：目标跟踪 将待跟踪视频输入训练后的OSTrack模型，在视频第一帧图像上人为选取目标位置，然后输入视频下一帧图像，使用训练后的OStrack模型得到目标位置，对目标位置进行后处理，得到最终的目标位置，判断跟踪是否结束，判断没有结束则再次输入视频下一帧图像继续获取目标位置并对其后处理，得到最终的目标位置，反之，跟踪结束； 在所述步骤S2中，对目标位置进行后处理的具体过程如下： S41：计算得到目标的相关信息，接着判断相机是否移动，相机移动进行求值处理，相机不移动进行赋值处理，然后转入步骤S42； S42：根据步骤S41中的相关值，来判断是否出现异常情况，没有出现异常情况，转入步骤S43，出现异常情况，然后转入步骤S44； S43：当没有异常情况时，目标没有丢失和融入背景，则基于比例系数K，分两种情况来更新目标框，然后转入步骤S46； S44：当出现异常情况时，分别对不同的异常情况进行处理，来更新目标框，然后转入步骤S45； S45：判断目标是否丢失；当目标丢失且相机没有移动时，更新目标框；当目标丢失且相机移动时，更新目标框；当目标没有丢失且目标没有融入背景，更新目标框；当目标没有丢失且目标融入背景，更新目标框；然后转入步骤S46； S46：对目标框进行判断，更新目标框，进而得到最终的目标框。

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