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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种单目标长时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：CN115187799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210787565.3，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种单目标长时跟踪方法是由梁义涛;韩永波;陈亚辉;杨卫东设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单目标长时跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于视觉目标跟踪领域，提供了一种单目标长时跟踪方法。在进行目标跟踪时，本发明首先根据置信程度表征的搜索区域中的目标特征和目标实际特征的差异程度，区分不同的跟踪状态；在跟踪效果良好的情况下，仅需定时更新表征目标位置的模板区域，针对跟踪效果不佳的情况，若置信程度只是偏低，则判定目标可能是被遮挡，仅需要在下一帧的跟踪过程中扩大搜索区域，使目标完整包含在搜索区域即可；只有在置信程度过低时，才判定目标丢失时才重新进行定位，整体更新模板区域和搜索区域，即进行完整的重检测流程。因此本发明针对不同跟踪效果设置相应的跟踪策略，尽可能地避免不必要的重检测步骤，从而提高整体的重检测效率，保证目标跟踪的实时性。

本发明授权一种单目标长时跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种单目标长时跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取视频帧序列，根据跟踪目标从视频帧序列中确定第一模板区域和第一搜索区域；所述第一模板区域为首次识别到目标的视频帧中，对目标附近区域剪裁出的第一设定尺寸的区域；所述第一搜索区域为首次识别到目标的视频帧中，对包含目标的区域剪裁出的第二设定尺寸的区域； 2将视频当前帧的模板区域和视频当前帧的搜索区域输入卷积神经网络，提取两幅图像的特征，得到两幅特征图； 3将所述两幅特征图降维压平为一维特征向量，进行特征融合，得到一组融合后的特征向量； 4将所述融合后的特征向量通过卷积核映射到高维，再通过位置预测网络利用映射后的特征定位目标在当前帧中的位置获取本次预测结果，同时将融合后的特征也输入评分网络，对预测结果进行置信评分； 5根据不同的置信评分设置相应的跟踪策略，具体如下： 若评分网络输出的置信分数大于第一设定阈值，且当前时刻与上一次更新模板区域时刻之间的间隔大于，则将本次预测结果加入模板池，作为更新视频下一帧的模板区域时的参考；在计算并更新模板区域后，将更新的模板区域与视频下一帧的搜索区域一起输入卷积神经网络，所述搜索区域是根据本次预测结果确定的； 若大于第一设定阈值，而当前时刻与上一次更新模板区域时刻之间的间隔小于，则不进行模板区域更新，继续进行下一帧的跟踪； 若小于第一设定阈值，且大于第二设定阈值，则不进行模板区域更新，并将下一帧的搜索区域以当前帧预测结果为中心，扩大至原搜索区域面积的倍； 若小于第二设定阈值，则不进行模板区域更新，输入视频当前帧的整幅图像并使用回归网络对目标位置进行粗定位，再通过回归网络中的分类头，判断粗定位区域内是否包含目标；若包含目标，则根据目标位置，对目标附近区域裁剪出第二设定尺寸的区域作为视频下一帧新的搜索区域，否则不更新搜索区域，直接进行下一帧的跟踪； 其中第二设定阈值小于第一设定阈值； 6重复以上步骤2-5直至视频帧序列结束。

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