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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于深度学习的自动目标检测与跟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：CN121305052B 。

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：202511874567.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的自动目标检测与跟踪方法及系统是由史明瀚;李晓妮设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自动目标检测与跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉与人工智能领域，提供了基于深度学习的自动目标检测与跟踪方法及系统，该方法包括：获取视频流与场景结构图，逐帧提取目标位置边界框、类别标签、外观特征向量，计算行为参数与优先级分数；依据优先级分数生成检测帧间隔与跟踪算法复杂度参数，初始化专用跟踪器实现自动跟踪；目标丢失时，基于历史数据与场景结构图生成时空概率图；依据优先级分数确定检索参数，对筛选后的时空区域进行定向检测；找回目标后关联身份并重新分配参数恢复跟踪。本发明通过差异化资源分配、精准丢失预测与定向找回，兼顾了跟踪精度、效率与鲁棒性，有效解决了复杂场景下目标跟踪中断、资源浪费等问题。

本发明授权基于深度学习的自动目标检测与跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自动目标检测与跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视频流与场景结构图，并对视频帧序列逐帧处理，通过检测网络提取帧中检测目标的位置边界框、类别标签，同步生成目标外观特征向量，并计算目标行为参数及优先级分数； 依据所述优先级分数为每个检测目标生成检测帧间隔参数和跟踪算法复杂度参数，依据检测帧间隔参数控制对检测目标的检测频率，并依据跟踪算法复杂度参数为检测目标初始化专用跟踪器以实现自动跟踪； 当专用跟踪器判定检测目标丢失时，基于丢失目标丢失前的行为参数、外观特征向量及场景结构图，通过预测网络生成时空概率图，图中像素点包含丢失目标于未来时刻出现在对应像素点的概率值； 依据丢失目标的优先级分数及时空概率图，确定概率阈值、临时检测置信度阈值及检索帧数范围，从时空概率图中筛选出概率值高于概率阈值的时空区域，在后续检索帧数范围内的视频帧中，以临时检测置信度阈值对时空区域对应的图像区域进行定向检测； 若定向检测重新发现该丢失目标，则将丢失目标与检测目标关联为同一目标，并依据优先级分数重新分配检测帧间隔与跟踪器以恢复跟踪。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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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