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龙图腾网获悉南京海汇装备科技有限公司申请的专利一种融合图像的场景自适应视频跟踪系统及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：CN120655675B 。

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：202510735974.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种融合图像的场景自适应视频跟踪系统及方法是由王锦江;陈红升设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像的场景自适应视频跟踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图像的场景自适应视频跟踪系统及方法，涉及图像处理技术领域，分别获取主体对象和从属对象的图像特征在时空特征中的权重，通过加权计算对采集到的原始的主体图像特征和从属图像特征进行特征增强，将特征增强后的主体图像特征和从属图像特征组成视频帧对应的特征对，对若干个记忆特征组的帧特征变化规律和时序特征变化规律进行组合，得到若干个记忆特征组的时空变化特征，获取目标帧中的主体对象的图像特征与目标帧的前一帧中主体对象的特征，计算对主体对象的图像特征的跟踪贡献因子，在目标帧中计算从属对象的图像特征在目标帧特征变化的贡献程度，对目标帧中主体对象的图像特征进行强化。

本发明授权一种融合图像的场景自适应视频跟踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像的场景自适应视频跟踪方法，其特征在于： 步骤S100：获取视频帧序列，提取每个视频帧中的静态特征和视频帧中局部范围的连续变化特征，将静态特征和连续变化特征进行特征拼接，得到视频帧的时空特征； 步骤S200：对视频帧的历史采集记录中的主体对象和从属对象进行标记，从视频帧中主体对象的图像特征和从属对象的图像特征，分别获取主体对象的图像特征和从属对象的图像特征在时空特征中的权重，通过加权计算对采集到的原始的主体图像特征和从属图像特征进行特征增强，将每个视频帧中特征增强后的主体图像特征和从属图像特征组成视频帧对应的特征对； 步骤S300：提取每个视频帧中主体对象的图像特征，位置信息，从属对象的图像特征和位置信息与上一帧的位置变化组成一个记忆特征组，对若干个记忆特征组的帧特征变化规律和时序特征变化规律进行组合，得到若干个记忆特征组的时空变化特征； 步骤S300包括： 步骤S301：将目标帧和目标帧的所有前k个视频帧汇入目标帧序列FR，获取目标帧序列中每一个视频帧的特征对组成帧特征序列Y，Y=Mt-k，St-k，Mt-k+1，St-k+1，Mt-k+2，St-k+2，……，Mt，St，其中，Mt-k，St-k表示目标帧前的第k个视频帧对应的特征对，Mt，St表示目标帧对应的特征对； 步骤S302：获取目标序列中第i个视频帧对应的特征对Mi，Si，获取所述第i个视频帧中主体对象的位置向量pi，和第i-1个特征对对应的视频帧中主体对象的位置向量pi-1，计算第i个特征对的位移矢量Δpi，Δpi=pi-pi-1； 步骤S303：计算第i个视频帧对应的特征对Mi，Si对应的记忆特征组mi，mi=ROIAlignMi，pi，HistSi，Δpi，其中，HistSi表示Si中所有颜色的分布概率，ROIAlign表示感兴趣区域对齐方法； 步骤S304：汇集目标帧和目标帧的所有前k视频帧的记忆特征组，组成记忆特征序列ME，ME：mt-k，mt-k+1，mt-k+2，……，mt，其中，mt-k表示目标帧前的第k个视频帧对应的记忆特征组，mt表示目标帧对应的记忆特征组，通过空洞卷积网络获取目标帧的全局依赖特征hTCNt，hTCNt=Dilated-ConvME，Dilated-Conv表示空洞卷积网络； 步骤S305：通过长短期记忆网络获取记忆特征组的时序特征，hLSTMt=LSTMht-1，mt； 步骤S306：通过归一化操作对全局依赖特征和时序特征进行特征融合，得到时空变化特征Ht，Ht=LayerNormY1·hTCNt+Y2·hLSTMt，其中LayerNorm表示归一化操作，其中Y1和Y2分别表示权重矩阵； 步骤S400：将视频序列中的某一帧作为目标帧，获取目标帧中的主体对象的图像特征与目标帧的前一帧中主体对象的特征，获取主体对象的图像特征和从属特征的历史关联性，计算对主体对象的图像特征的跟踪贡献因子； 步骤S500：在目标帧中计算从属对象的图像特征在目标帧特征变化的贡献程度，汇集目标帧前所有视频帧中主体对象的图像特征，对目标帧中主体对象的图像特征进行强化。

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