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龙图腾网获悉江苏祥泰电力实业有限公司申请的专利一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别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：CN116524377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310357631.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别方法是由杨金明;戴永东;李勇;汪冬亮;丁珑;吴超;杨磊;汤青;李季;董庆森;陈子墨设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别方法，该方法通过在SiamR‑CNN的骨干网络中嵌套用于对所述骨干网络中卷积模块提取出的多尺度特征进行融合的特征交叉融合单元ARCM，得到无人机目标跟踪模型；通过无人机目标跟踪模型对输入的无人机TIR视频进行目标检测和跟踪，并在跟踪过程中采用结合时空约束的局部跟踪策略和全局运动检测的协作策略强化了在线跟踪方法，促进在线跟踪机制稳定性和准确性。

本发明授权一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TIR图像的无人机目标跟踪识别方法，其特征在于，包括步骤： 1在SiamR-CNN的骨干网络中嵌套用于对所述骨干网络中卷积模块提取出的多尺度特征进行融合的特征交叉融合单元ARCM，得到无人机目标跟踪模型；所述无人机目标跟踪模型包括模板分支网络、检测分支网络和重识别网络；所述模板分支网络被配置用于从无人机TIR视频中提取初始目标检测框；所述检测分支网络被配置为用于从当前帧中提取可能包含目标物体的候选检测框；所述重识别网络被配置为用于从所述候选检测框中选取与所述初始目标检测框匹配度最高的检测框，作为当前帧的检测结果；以及用于计算当前帧的所述检测结果和前一帧的所述检测结果之间的相似度，并输出相似度计算结果； 2通过所述无人机目标跟踪模型对输入的无人机TIR视频进行目标检测和跟踪，包括步骤： 21对所述无人机TIR视频中第一帧图像进行目标检测识别，提取初始目标检测框； 22创建所述初始目标的子跟踪轨迹序列ai，初始化ai＝[xgt]，xgt为初始目标的位置信息； 23对当前帧进行目标检测，并将检测结果与前一帧的检测结果进行相似度计算，根据所述相似度判断当前帧中所述初始目标是否丢失，若未丢失，则将当前帧中检测目标的位置信息录入所述子跟踪轨迹序列ai；若初始目标丢失，则本段轨迹跟踪结束，此时通过所述无人机目标跟踪模型对剩下的视频段进行检测，建立新的初始目标检测框然后返回所述步骤22； 3对检测出的所有子轨迹跟踪序列按照检测目标进行合并，得到完整的轨迹跟踪序列。

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