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龙图腾网获悉中山大学申请的专利VideoSAR阴影跟踪方法、系统、装置及存储介质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：CN116934802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310498909.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权VideoSAR阴影跟踪方法、系统、装置及存储介质是由张磊;温子轩;方愚渊;吴亿锋设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本VideoSAR阴影跟踪方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种VideoSAR阴影跟踪方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取输入图片和输入跟踪框；利用相关滤波器，基于输入跟踪框对输入图片进行第一预测，获得估计跟踪框；基于互交多模型滤波器的运动状态进行第二预测，获得融合先验观测，并确定先验概率函数；基于先验概率函数，在估计跟踪框中进行动态阈值的双参数恒虚警检测，获得检测结果；根据检测结果，基于估计跟踪框或融合先验观测对相关滤波器和互交多模型滤波器进行适应性更新；基于适应性更新的结果，获得目标帧VideoSAR图片的输出跟踪框。本发明实施例能够高效准确地完成VideoSAR目标跟踪任务，可广泛应用于阴影跟踪技术领域。

本发明授权VideoSAR阴影跟踪方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种VideoSAR阴影跟踪方法，其特征在于，包括： 获取输入图片和输入跟踪框；其中，所述输入图片表征VideoSAR视频帧序列中的目标帧VideoSAR图片，所述输入跟踪框表征基于所述目标帧前一帧的VideoSAR图片得到的输出跟踪框； 利用相关滤波器，基于所述输入跟踪框对所述输入图片进行第一预测，获得估计跟踪框；其中，所述相关滤波器包括进行位移估计的二维滤波器和进行尺度估计的一维滤波器； 基于互交多模型滤波器的运动状态进行第二预测，获得融合先验观测，并确定先验概率函数； 基于所述先验概率函数，在所述估计跟踪框中进行动态阈值的双参数恒虚警检测，获得检测结果；所述检测结果包括所述估计跟踪框中检测到目标和所述估计跟踪框中没有检测到目标； 根据所述检测结果，基于所述估计跟踪框或所述融合先验观测对所述相关滤波器和所述互交多模型滤波器进行适应性更新； 基于所述适应性更新的结果，获得所述目标帧VideoSAR图片的输出跟踪框； 其中，所述方法还包括： 通过最小化损失函数，优化所述二维滤波器； 其中，所述最小化损失函数的表达式为： 式中，表示最小化损失函数，表示特征的层级索引，表示特征的总层数，表示相关操作，表示提取目标的特征，表示高斯函数，表示正则化影响参数，表示二维滤波器； 其中，所述基于互交多模型滤波器的运动状态进行第二预测，获得融合先验观测，并确定先验概率函数，包括： 通过互交多模型滤波器交互各个不同运动模型滤波器的状态，确定不同运动状态的卡尔曼滤波器的融合状态和融合协方差以及运动状态概率； 根据所述融合状态、所述融合协方差和所述运动状态概率，获得融合先验观测，并确定先验概率函数。

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