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龙图腾网获悉长沙超创电子科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的单目标长时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：CN115272409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210831023.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于深度神经网络的单目标长时跟踪方法是由黄飞;彭蓉华;宁平设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的单目标长时跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标跟踪技术领域，公开了基于深度神经网络的单目标长时跟踪方法，包括：获取跟踪目标图像和跟踪搜索区域图像，搭建基于孪生网络的特征提取网络，进行特征提取；在跟踪过程中，通过PNR得分选择目标图像加入模板库，送入模型学习网络进行模型学习和更新，将模型目标特征图和搜索特征图进行卷积得到响应图，将响应图送入尺度回归网络得到尺度位置得分图，获取目标尺度；当目标被遮挡或丢失时进行目标重捕获；在跟踪过程中，记录目标和疑似目标的信息，当出现干扰物时，选择跟历史轨迹最匹配的跟踪位置。本发明减少模型漂移现象；使得尺度估计更加稳定准确；采用重搜索机制和抗干扰匹配技术使得算法适合长时目标跟踪。

本发明授权一种基于深度神经网络的单目标长时跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的单目标长时跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取跟踪目标图像和跟踪搜索区域图像，搭建基于孪生网络的特征提取网络，进行特征提取； 在跟踪过程中，通过PNR得分选择目标图像加入模板库，送入模型学习网络进行模型学习和更新，得到模型目标特征图和搜索特征图； 将模型目标特征图和搜索特征图进行卷积得到响应图，将所述响应图送入尺度回归网络得到尺度位置得分图，获取目标尺度； 在跟踪过程中，对目标状态进行判断，判断目标是否被遮挡或丢失，当目标被遮挡或丢失时扩大目标搜索范围，进行目标重捕获； 在跟踪过程中，记录目标和疑似目标的位置、尺度、置信度和纹理特征信息，当出现干扰物时，采用匈牙利匹配算法对当前预估的跟踪位置和历史跟踪轨迹进行跟踪匹配，选择跟历史轨迹最匹配的跟踪位置，从而排除干扰物的影响，保障对目标的长时跟踪; 所述PNR的计算公式如下： ， ， 其中表示分类得分响应图中的最大值，表示分类得分响应图中最小值，表示除去最大响应值后的均值，为所有历史PNR值的均值，为所有历史的均值。

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