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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种目标跟踪方法、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：CN116091784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211716743.X，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种目标跟踪方法、设备及存储介质是由张杨;殷俊;朱树磊;李平生设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标跟踪方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、设备及存储介质，该方法包括：分别对模板图像和当前帧对应的待搜索图像进行深层特征和浅层特征的提取；基于预设的融合系数，对得到的特征进行特征融合，获得融合特征图；对融合特征图进行目标分类和目标回归，得到待搜索图像中各像素各自的第一评分参数，以及待跟踪目标所在的多个候选区域；根据基于质量评估得到的待搜索图像中各像素各自的第二评分参数与相应的第一评分参数，从多个候选区域中确定待追踪目标在待搜索图像中所在的目标区域，通过上述方法，将不同层次包含不同信息的特征加以融合，提高模型识别和定位的能力；通过建立对分类结果进行评估的机制，从而提高跟踪精度。

本发明授权一种目标跟踪方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 分别对模板图像和当前帧对应的待搜索图像进行深层特征和浅层特征的提取，获得所述模板图像对应的多个层次的第一特征图，以及所述待搜索图像对应的多个层次的第二特征图；所述模板图像是通过提取视频的参考帧中的待追踪目标得到的，所述待搜索图像是基于所述待追踪目标在上一帧中的所在区域确定的，所述多个层次第一特征图和所述多个层次的第二特征图中均存在包含像素点信息的浅层特征图和包含抽象信息的深层特征图； 基于预设的融合系数，对各第一特征图和各第二特征图进行特征融合，获得第一融合特征图和第二融合特征图； 将第一融合特征图输入分类网络，得到所述待搜索图像中各像素各自的第一评分参数，其中，在对模板图像和当前帧对应的待搜索图像进行深层特征和浅层特征的提取的过程中按照预设步长进行下采样，将所述第一融合特征图输入分类网络后，得到第一评分参数矩阵，将所述第一评分参数矩阵中各元素的坐标，基于所述预设步长还原为所述待搜索图像中像素的坐标，并基于所述第一评分参数矩阵确定所述待搜索图像中各像素各自的第一评分参数； 将第二融合特征图输入回归网络，得到一组待选距离值，并基于所述一组待选距离值，确定待目标跟踪的多个候选区域以及待搜索图像中各像素各自的第二评分参数； 基于所述第二评分参数与相应的第一评分参数，从所述多个候选区域中确定所述待追踪目标在所述待搜索图像中所在的目标区域；所述第二评分参数表征相应像素位于所述待追踪目标所在目标区域的第二概率。

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