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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于改进型角点检测的LK光流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：CN119887852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411799075.0，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权一种基于改进型角点检测的LK光流目标跟踪方法是由黄继业;金清嵩;陈新世;李平;杨宇翔;高明裕;何志伟设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型角点检测的LK光流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改进型角点检测的LK光流目标跟踪方法，包括以下步骤：首先，获取视频当前帧，提取候选角点；对候选角点使用Shi‑Tomasi算法计算角点响应，非候选角点角点响应置0，得到角点响应矩阵R；S3、用直方图熵算法计算阈值并对角点响应矩阵R进行筛选；S4、对筛选后的角点响应矩阵R寻找局部最大值并进行非极大值抑制，抑制后角点响应矩阵R的非零点即为当前帧角点；S5、使用LK光流算法预估当前帧角点在下一帧位置，获得角点行为轨迹，实现目标跟踪；该方法通过对Shi‑Tomasi角点检测做改进，不仅能保证角点检测的正确率，而且能极大缩短检测时间，从而进一步提高LK光流目标跟踪的实时性和准确性。

本发明授权一种基于改进型角点检测的LK光流目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型角点检测的LK光流目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取视频当前帧，提取候选角点； S2、对候选角点使用Shi-Tomasi算法计算角点响应，而未提取的非候选角点的角点响应置0，进而得到角点响应矩阵R； S3、用直方图熵算法计算阈值并对角点响应矩阵R进行筛选； S3-1、对角点响应矩阵R非零值从小到大排序且合并相同值，得到nonzeroR＝[r0，r1，...，rn-1]，其中ri是第i种非零值，n是非零值种数，且r0＜r1＜…＜rn-1； S3-2、对nonzeroR的每一项计算其在角点响应矩阵R的个数，得到角点响应矩阵R的非零值直方图Hist＝[m0，m1，...，mn-1]，其中mi是ri在角点响应矩阵R中的个数； S3-3、计算概率直方图normHist＝[p0，p1，...，pn-1]，计算公式为：pi＝mionzeronum0≤i≤n-1，其中pi是ri的概率分布，nonzeronum是角点响应矩阵R非零值总数； S3-4、计算累加概率直方图cumunormHist＝[z0，z1，...，zn-1]，计算公式为：其中zi是ri的累加概率分布； S3-5、计算各个非零值的熵entropy＝[e0，e1，...，en-1]，计算公式为： 其中ei是ri的熵； S3-6、计算以索引i为边界分割前后的熵之和f＝[f0，f1，...，fn-1]，计算公式为： 其中fi是以i为边界分割前后的熵之和； S3-7、遍历f的每一项，找到最大值的索引i，得到阈值nonzeroR[i]； S3-8、将角点响应矩阵R非零值与阈值nonzeroR[i]作比较，小于阈值nonzeroR[i]的值舍弃置0； S4、对筛选后的角点响应矩阵R寻找局部最大值并进行非极大值抑制，抑制后角点响应矩阵R非零点即为当前帧角点； S4-1、以角点响应矩阵R每个非零点为中心建立3x3窗口，如果该中心点是窗口内的最大值，则是局部最大值并保留，否则舍弃置0； S4-2、以角点响应矩阵R每个局部最大点为中心，根据角点密度建立圆形窗口，然后只保留圆形窗口的中心点，窗口内的其余点均舍弃置0，完成非极大值抑制； S4-3、非极大值抑制后的角点响应矩阵R非零点位置就是当前帧角点位置，从而得到角点； S5、使用LK光流算法预估当前帧角点在下一帧位置，获得角点行为轨迹，实现目标跟踪。

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