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龙图腾网获悉西安甘鑫科技股份有限公司申请的专利一种视频目标跟踪方法、装置、介质及设备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：CN120598992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510774617.7，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种视频目标跟踪方法、装置、介质及设备是由杨飞;杨牧;谢国鹏;马超超;李江;杨霞设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频目标跟踪方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉及人工智能技术领域，具体揭示了一种视频目标跟踪方法、装置、介质及设备，所述方法包括：同步获取包含待测目标的红外图像和可见光图像；对所述红外图像和所述可见光图像进行预处理；构建待测目标跟踪模型，并对模型进行训练；将预处理后的所述红外图像和所述可见光图像输入训练好的待测目标跟踪模型，以对待测目标进行识别和位置跟踪。本申请能够实现对待测目标在复杂环境下的高精度、高鲁棒性与强连续性位置跟踪。

本发明授权一种视频目标跟踪方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种视频目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 同步获取包含待测目标的红外图像和可见光图像； 对所述红外图像和所述可见光图像进行预处理，包括： 对红外图像进行尺寸统一和热值归一化处理； 对归一化后的红外图像进行局部对比增强与非线性热值映射； 基于热强度构建空间高斯注意力图并引导加权平滑处理，包括： 根据经过局部对比增强与非线性热值映射后的热值图，识别图像中的热感中心点； 围绕每个热源中心构建二维高斯分布函数，生成对应的空间热感注意力图，其中，该注意力图对图像中不同位置赋予不同的响应权重，从而形成一张连续平滑的空间加权图； 随后，利用该注意力图作为掩膜，对原始增强图像执行加权平滑处理：在热源聚集区域，保持边缘结构清晰，以保留关键目标的热感特征；而在热梯度变化平缓或无显著热源分布的背景区域，则执行模糊抑制，降低冗余噪声的响应强度； 对所述可见光图像进行预处理，包括： 对可见光图像进行尺寸与亮度标准化处理； 对标准化处理后的可见光图像进行光照校正与局部对比增强； 对光照校正后的可见光图像进行边缘提取与细节增强； 将细节增强后的可见光图像转换至Lab空间并增强ab通道颜色对比度； 构建待测目标跟踪模型，并对模型进行训练； 所述待测目标跟踪模型包括： 多模态融合模块，用于对预处理后的所述红外图像和所述可见光图像进行融合，获得融合图像； 多模态融合模块包括： 特征提取与对齐单元，用于提取预处理后的红外图像和可见光图像的多尺度特征并进行空间对齐； 所述特征提取与对齐单元包括红外分支和可见光分支，所述红外分支用于提取预处理后的红外图像中的热感特征信息，并获得红外特征图，具体包括热感引导注意力模块、多尺度金字塔残差提取模块和形变卷积增强层，其中，所述热感引导注意力模块通过依次执行热值归一化、高斯平滑以及非线性拉伸，以生成热感权重图；所述多尺度金字塔残差提取模块采用四分支结构，分别以1×1、3×3、5×5标准卷积及3×3膨胀卷积提取热源的不同空间尺度特征；所述形变卷积增强层包括偏移量生成子模块和形变卷积子模块，其中，所述偏移量生成子模块以统一尺度下的增强热特征图为输入，通过采用3×3标准卷积提取增强热特征图中的局部结构，以为每个卷积采样点预测一个x,y方向上的二维偏移向量；所述形变卷积子模块以二维偏移向量和统一尺度下的增强热特征图作为输入，在每个卷积采样点，根据二维偏移向量动态调整采样点位置，再进行加权卷积，最终输出热特征增强图； 所述可见光分支用于对预处理后的可见光图像进行深层特征提取，以获得可见光特征图，具体包括引导边缘增强模块、多通道频率感知模块和颜色-结构对齐模块，其中，所述引导边缘增强模块通过Sobel算子对预处理后的可见光图像进行梯度计算，提取初步边缘图像；所述多通道频率感知模块引入频域分析机制，以挖掘图像中不同频率成分所承载的判别特征；所述颜色-结构对齐模块用于实现颜色信息与结构信息的解耦表达并实现跨模态对齐； 将预处理后的所述红外图像和所述可见光图像输入训练好的待测目标跟踪模型，以对待测目标进行识别和位置跟踪。

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