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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山科华智(山东)机器人智能科技有限责任公司申请的专利复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追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：CN119704186B 。

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：202411862043.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法及系统是由纪鹏;王弘宇;曹茂永;马凤英设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及机器视觉技术领域，提出了一种复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法及系统，通过持续截图并且目标选取期间允许操作者控制机器人运动，从而保证目标始终在画面中，有效降低了目标丢失的风险。同时，提出的逐级向外扩展的自动选取方式简化了选取操作过程，一定程度上避免了人为失误操作。根据交互工具的移动速度自动调整目标选取容错率，以适应目标的动态变化，进一步减轻了操作者的负担，从而实现更精准可靠的目标选取，本公开通过结合图像纹理分析与深度学习技术，在有限的时间和计算资源下，实现目标的高效选取和实时跟踪，为动态视觉伺服系统的应用提供一种创新的解决方案。

本发明授权复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.复杂背景下动态视觉伺服目标的快速选取追踪方法，应用于动态视觉伺服系统，包括主端和从端，主端操控从端进行目标追踪，其特征在于，包括如下步骤： 实时获取主端的位姿，向从端发送跟随指令，使得从端跟随主端动作保持位姿一致； 对主端的交互工具进行检测和映射，映射至从端机器人采集的画面坐标系中； 以交互工具的移动速度动态调整采样时间间隔，对从端机器人采集的图像进行采样； 针对采样的图像，以交互工具坐标为中心由小到大的逐级向外扩大地进行持续截图，得到多尺度区域图像，进行图层纹理分析和相似度匹配，得到最终的选取目标的匹配结果集合； 针对选取目标的匹配结果集合进行目标追踪； 针对获取的采样图像以交互工具坐标为中心，由小到大的逐级向外扩大地进行持续截图，选取多个尺度的区域，形成一个待选定区域图层集合，待选定区域图层集合的构建方法，具体如下： 设定选择区域的形状为矩形，并确定矩形的长宽比例； 设定向外拓展截图的矩形区域个数，计算矩形区域的边长增量； 以交互工具坐标为中心，确定向外按照长宽比例逐级扩大的矩形，其中每一个矩形区域的尺寸相差，直至到画面边界； 针对上述由小到大的矩形分别进行截图，共形成个图层，个图层共同构成待选定区域图层集合； 基于图层纹理分析选定目标，包括如下步骤： 按照图像面积从小到大的顺序遍历待选定区域图层集合，选择当前目标分析图层； 利用灰度共生矩阵算法对当前目标分析图层进行纹理特征分析，将目标物体和画面背景的分离； 利用当前目标分析图层画面中目标与背景所占面积比例，计算目标包裹率； 判断目标包裹率是否大于设定的阈值，若满足条件，则认为目标分离成功，结束纹理分析，将纹理分析得到的选定图层加入目标初步选取集合；否则，继续下一图层的纹理分析；若连续多次未能完成目标分离，且次数超过纹理分析跳帧参数，则结束纹理分析过程； 采用相似度匹配方法进行匹配得到最终选取目标，包括如下步骤： 将基于纹理分析得到的选定图层加入目标初步选取集合； 对目标初步选取集合中的图，两两进行相似度匹配，分别计算得到相似度； 如果相似度小于相似度匹配阈值的数目小于相似度分析跳帧参数，提取目标初步选取集合中相似度大于阈值的图层组成集合，作为最终的选取目标的匹配结果集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山科华智(山东)机器人智能科技有限责任公司，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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