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龙图腾网获悉之江实验室;中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于目标动态表观对齐的视觉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：CN115239757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210215901.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于目标动态表观对齐的视觉跟踪方法是由鲍虎军;李特;操晓春;尧思远设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标动态表观对齐的视觉跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标动态表观对齐的视觉跟踪方法。本方法利用目标表观对齐模块估计模板图像和待处理图像之间的形态对齐参数，将目标对齐分解为特征对齐雅可比参数估计、形态残差估计、反向迭代组合三个子模块，并分别设计了可训练的前向传播网络执行对应操作；目标模板匹配模块利用深度神经网络提取出模板图像和待处理图像中被跟踪物体的语义特征，然后利用目标表观对齐模块迭代预测得到的对齐参数对待处理图像特征做适当调整，使模板图像和待处理图像的目标形态尽可能保持一致；最后利用相关卷积操作计算模板图像特征和调整后的待处理图像特征的相似性，输出对目标位置敏感的相似性匹配热图，热图中响应最高的位置即目标状态位置。

本发明授权一种基于目标动态表观对齐的视觉跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标动态表观对齐的视觉跟踪方法，其步骤包括： 训练阶段： 从数据集中任选一组标定好的目标视频序列，任意采样其中的视频帧，从所述视频帧中确定出多对图像训练特征提取网络模块；其中，每一对图像包括一模板图像T和一搜索图像I；将每对图像分别输入特征提取网络模块，得到模板图像T对应的模板图像特征和搜索图像I对应的搜索图像特征；然后对所提取模板图像特征与搜索图像特征做相关卷积，得到相关响应R； 对模板图像T进行尺度扩充，得到与搜索图像I大小相同的目标区域图像，利用目标区域图像与对应搜索图像I构成的图像对训练表观对齐网络模块； 在线跟踪阶段： 对于待目标跟踪的视频，从该视频t时刻之前的一帧中提取出模板图像Tz和目标区域图像I0x，将所述模板图像Tz、目标区域图像I0x以及t时刻的搜索图像Itx分别输入训练后的所述特征提取网络模块，提取对应的图像特征φTz、φI0x和φItx；将φI0x、φItx输入训练后的所述表观对齐网络模块，预测得到搜索图像Itx和模板图像Tz之间的变换参数；根据变换参数调整t时刻搜索图像Itx的图像特征φItx，并将调整后的特征与图像特征φTz做相关卷积，得到搜索图像Itx中的目标位置。

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