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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院;合肥学院申请的专利融合共现统计与fhog梯度特征的目标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：CN115311327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210809666.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统是由吕刚;周铜;年福东;徐玉珊;梅益;赵浩设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统，方法包括：根据跟踪目标区域确定初始位置；计算当前帧It的前一帧的目标位置pt‑1和尺度因子st‑1，据以确定目标区域并提取当前帧相关特征利用共现滤波器获取被跟踪目标图像中的像素对之间的共现统计信息，利用fDSST算法获取跟踪目标fhog特征，融合共现统计信息与跟踪目标fhog特征，据以作为目标图像特征；当模型更新时，在当前帧It中根据当前帧目标中心pt和当前帧目标尺度st确定目标区域提取特征，将目标区域提取特征送入位置滤波器和尺度滤波器中，据以迭代更新得到目标跟踪结果。本发明解决了现有技术无法完全有效利用特征表达目标、鲁棒性低以及特定场景下跟踪效果不佳的技术问题。

本发明授权融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据给定跟踪目标区域确定初始目标位置； S2、计算当前帧It的前一帧的目标位置pt-1和尺度因子st-1，据以确定目标区域并提取当前帧相关特征 S3、利用共现滤波器获取被跟踪目标图像中的像素对之间的共现统计信息，利用fDSST算法获取跟踪目标fhog特征，结合所述共现统计信息与所述跟踪目标fhog特征，据以作为目标图像特征，其中，所述步骤S3包括： S31、将所述当前帧相关特征与位置滤波器做相关运算，据以得到当前帧目标位置其中，取所述当前帧相关特征中最大的响应值点作为当前帧目标中心pt； S32、计算所述当前帧It的前一帧的所述目标位置pt-1及所述尺度因子st-1，据以划定目标区域，缩放后得到预设数目的目标图像区域； S33、以预置逻辑处理得到所述共现统计信息及fhog梯度特征，所述步骤S33中包括： S331、以共现滤波模块利用共现滤波器COF处理所述被跟踪目标图像中的频繁出现像素数据； S332、根据所述频繁出现像素数据在预置共形矩阵中，为高频次出现像素值分配高权重，并为低频次出现像素值分配低权重，据以获取共现矩阵权重数据； S333、根据所述共现矩阵权重数据提取所述被跟踪目标图像的纹理区域内的所述目标细节特征，据以获取所述共现统计信息； S34、融合所述共现统计信息及所述fhog梯度特征，据以得到跟踪融合数据，提取所述跟踪融合数据中的多尺度特征将所述多尺度特征与差异尺度滤波器做相关运算，以得到所述当前帧It的尺度信息其中，取所述尺度信息中最大的响应值点作为当前帧目标尺度st； S4、当模型更新时，在所述当前帧It中根据所述当前帧目标中心pt和所述当前帧目标尺度st确定目标区域提取特征，将所述目标区域提取特征送入所述位置滤波器和所述尺度滤波器中，据以迭代更新得到目标跟踪结果。

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中国科学院合肥物质科学研究院;合肥学院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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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