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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与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：CN116385915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211098977.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与跟踪方法是由陈任飞;彭勇;吴剑设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与跟踪方法。首先，获得不同时间、地点、季节和天气状况的水面漂浮物视频数据集。其次，在单帧检测中输入视频数据，通过改进的SSD检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框。再次，在多帧滤波中将视频第一帧的目标检测框作为改进KCF跟踪算法的输入进行目标跟踪，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框。最后，在完成视频帧中固定帧数的跟踪后，在下一帧视频帧中再次引入SSD检测算法获得漂浮物目标的新检测框，采取候选框选择策略比较新检测框和旧跟踪框的重合度进行跟踪判断。若重合度满足条件，则继续跟踪当前漂浮物目标；若重合度不满足条件，则将漂浮物目标视为新目标并输出，参与KCF跟踪算法的初始化跟踪新目标。本发明通过时空融合策略判断检测和跟踪信息是否属于新的漂浮物目标，降低目标物体的误检率和漏检率，提升漂浮物检测与跟踪的精度。

本发明授权一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空信息融合的水面漂浮物目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过摄像头采集不同时间、地点、季节和天气状况的水面漂浮物视频数据集； 步骤S2：在单帧检测中输入水面漂浮物视频数据，通过改进SSD目标检测算法获取当前帧的水面漂浮物目标检测框；具体为： 步骤2.1采用改进SSD目标检测算法中的特征金字塔网络在视频帧不同尺度特征图上生成宽高比不同面积相同的默认框； 步骤2.2将步骤2.1中的默认框作为抽象特征输入到改进SSD目标检测算法中的卷积预测器进行训练，利用训练后的卷积预测器进行漂浮物目标位置偏移量预测与分类，得到目标检测框； 步骤2.3在步骤2.2中得到的所有目标检测框中，删除置信度低于0.7的检测框，并采用非最大值抑制方法删除冗余和重复的检测框，通过两次筛选得到获得视频中第帧水面漂浮物目标的所有目标检测框，其中i=1,2,3……X； 步骤S3：在多帧滤波中将步骤S2中第一帧的目标检测框作为改进KCF跟踪算法的输入，进行目标跟踪，获得当前视频帧下的水面漂浮物目标跟踪框；具体为： 步骤3.1通过步骤S2获得第1帧视频帧中N个水面漂浮物目标检测框，首先删除N个水面漂浮物目标检测框中置信度低于0.7的目标检测框，然后利用非最大值抑制算法再次删除高冗余和重复检测的检测框，得到M个目标检测框； 步骤3.2将步骤3.1中M个漂浮物目标检测框的坐标值输入到改进KCF跟踪算法中，初始化改进KCF位置滤波器模板和尺度滤波器模板，构造循环矩阵，采用FHOG特征训练改进KCF的位置滤波器；然后构造改进KCF尺度滤波器，采用尺度自适应策略在位置滤波器上生成的位置附近选择漂浮物目标的最佳尺度； 步骤3.3设定视频帧跟踪固定帧数为T，其中，根据固定帧数，重复上述步骤3.1-3.3，直到获得第T帧下的水面漂浮物目标跟踪框； 步骤S4：在信息融合中当完成视频帧中固定帧数T的跟踪后，重复步骤S2获得下一帧视频帧漂浮物目标的新检测框，采取候选框选择策略比较新检测框和旧跟踪框的重合度进行跟踪判断；若重合度满足条件，则继续跟踪当前漂浮物目标；若重合度不满足条件，则将漂浮物目标视为新目标并输出，参与改进KCF跟踪算法的初始化，跟踪新目标；具体为： 步骤4.1通过步骤S3跟踪固定帧数T后，其中，获得水面漂浮物目标跟踪框； 步骤4.2在完成固定帧数T的跟踪后，在下一帧视频帧中再次引入改进SSD检测算法获得漂浮物目标的新检测框；计算新检测框与步骤S3下的旧跟踪框的重合度判断检测与跟踪是否为同一目标；若重合度0.4，设定该视频帧中漂浮物为新目标，初始化改进KCF算法，重复步骤S3；若重合度0.4，设定新检测框与旧跟踪框为同一目标，比较新检测框的置信度与旧跟踪框的归一化响应，取置信度较大的候选框作为输出； 步骤4.3设定视频帧总帧数为X，重复上述步骤4.1-4.3，直到获得第X帧下的水面漂浮物目标跟踪框。

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