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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种卫星视频目标跟踪方法、装置、设备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：CN119672064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411644278.2，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种卫星视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质是由刘瑜;李耀文;吴心语;姜智卓;李徵;李劭辉;何友设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种卫星视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，应用于目标跟踪技术领域，该方法包括：获取卫星视频中的当前帧图像；将当前帧图像输入至预设的目标跟踪模型中进行目标跟踪处理，确定当前帧图像中目标对应的跟踪结果；目标跟踪模型是根据多个卫星训练图像、每个卫星训练图像中样本对象的真实边界框以及相应的预测边界框之间的回归损失进行训练得到的，回归损失是根据样本对象的真实边界框和相应的预测边界框两者各自的二维高斯分布之间的第一高斯Wasserstein距离确定的，真实边界框对应的二维高斯分布中真实边界框的中心区域像素的密度大于边缘区域像素的密度。采用本发明的技术方案可以提升对卫星目标跟踪的效果。

本发明授权一种卫星视频目标跟踪方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星视频目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取卫星视频中的当前帧图像；所述当前帧图像中包括目标； 将所述当前帧图像输入至预设的目标跟踪模型中进行目标跟踪处理，确定所述当前帧图像中所述目标对应的跟踪结果；所述跟踪结果中包括所述目标在所述当前帧图像中对应的目标边界框； 其中，所述目标跟踪模型是根据多个卫星训练图像、每个所述卫星训练图像中样本对象的真实边界框以及相应的预测边界框之间的回归损失进行训练得到的，所述回归损失是根据所述样本对象的真实边界框和相应的预测边界框两者各自的二维高斯分布之间的第一高斯沃瑟斯坦Wasserstein距离确定的，所述真实边界框对应的二维高斯分布中所述真实边界框的中心区域像素的密度大于边缘区域像素的密度； 所述将所述当前帧图像输入至预设的目标跟踪模型中进行目标跟踪处理，确定所述当前帧图像中所述目标对应的跟踪结果，包括： 将所述当前帧图像输入至预设的目标跟踪模型中进行目标跟踪处理，确定所述当前帧图像中所述目标对应的多个候选边界框以及各所述候选边界框的初始置信度； 在所述目标跟踪模型中获取所述当前帧图像的前一帧图像对应的第一边界框，并计算各所述候选边界框与所述第一边界框之间的第二高斯Wasserstein距离； 在所述目标跟踪模型中根据各所述候选边界框对应的第二高斯Wasserstein距离、以及各所述候选边界框的初始置信度，确定各所述候选边界框对应的置信度，并根据各所述候选边界框对应的置信度，在各所述候选边界框中确定所述目标在所述当前帧图像中对应的目标边界框； 根据所述目标在所述当前帧图像中对应的目标边界框确定所述目标对应的跟踪结果。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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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