中北大学李大威获国家专利权
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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种复杂背景下的红外弱小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：CN116402851B 。
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：202310268997.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法是由李大威;蔺素珍;崔晨辉;禄晓飞设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法在说明书摘要公布了：针对复杂背景下红外弱小目标难以提取有效特征、易受周围干扰物影响等难题，本发明提出一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法。本发明网络模型首先将输入的参考区域和待跟踪区域传入双特征提取模块分别获得融合特征图；然后，利用相似性计算模块将融合特征图进行相似性计算，输出的相似度图中包含目标的分类和回归信息；最后，通过精细化模块和头网络输出当前帧图像目标的预测位置和边界框，以实现复杂背景下的红外弱小目标的稳健跟踪。本发明可有效对复杂场景中的真实目标进行稳健跟踪，减少目标周围干扰物的影响，提高跟踪性能，为接下来提取目标特征、判定关键事件提供准确的位置信息。
本发明授权一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：输入一个包含红外弱小目标的红外图像序列Z； 步骤2：在红外图像序列Z的第一帧图像中框选目标区域，作为参考区域T； 步骤3：将参考区域T输入到双特征提取模块中，获得融合特征图catT； 步骤4：红外图像序列Z的后续帧图像以上一帧目标中心位置为原点，获得待跟踪区域Xi,i∈[2,n]，n表示Z序列总帧数； 步骤5：将待跟踪区域Xi输入到双特征提取模块中，获得融合特征图catXi； 步骤6：将两个融合特征图一起输入到相似性计算模块中，获得相似度图R； 步骤7：相似度图R通过精细化模块，获得与待跟踪区域尺寸一致的相似度图upR； 步骤8：相似度图upR通过头网络输出目标中心点位置和边界框尺寸，得到当前帧i的跟踪结果； 步骤9：将当前帧i跟踪到的目标区域替换至参考区域T，继续进行步骤3～9操作，直至序列结束。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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