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龙图腾网恭喜成都浩孚科技有限公司申请的专利一种适用于端侧的单目标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：CN119991760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510479961.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种适用于端侧的单目标跟踪方法是由曾钦勇;尹小杰设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于端侧的单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于端侧的单目标跟踪方法，属于计算机视觉处理领域。通过特征融合网络对可见光与红外图像y分量进行动态加权融合，强化弱光下的目标特征表征。跟踪模型以MobileNetV4为骨干网络，结合重参结构、通道注意力机制及动态多尺度特征融合，在轻量化的同时提升特征提取效率。设计多阈值决策策略，根据置信度实现持续跟踪、特征更新或卡尔曼滤波预测。训练阶段通过动态数据增强、可见光信息补偿及特定损失函数优化模型性能。该方法通过多模态融合增强特征鲁棒性，轻量化网络适配端侧算力，多阈值策略提升跟踪稳定性，适用于安防监控、移动设备等低功耗场景，实现弱光环境下高效稳定的单目标跟踪。

本发明授权一种适用于端侧的单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于端侧的单目标跟踪方法，其特征在于，步骤包括： 步骤1.通过目标检测获得目标位置，截取目标位置的区域图块，通过特征融合网络对配准后的图块坐标可见光和红外的y分量进行加权融合，得到融合后的搜索区域图块； 步骤2.将图块输入至追踪模型，跟踪模型选择baseline中的nanotrack_v2，跟踪模型的骨干网络引入轻量化模型MobileNetV4，并引入重参结构替换原本的卷积层；通过跟踪模型输出得到新的目标位置和置信度； 步骤3.设置置信度p的范围： a高阈值（p0.95）：对目标进行持续跟踪； b中阈值（0.8≤p≤0.95）：更新跟踪目标的特征向量； c低阈值（p0.8）：判定为目标丢失，并用卡尔曼滤波对目标下一帧目标位置进行预测，以进行下一帧目标位置的匹配； 在所述步骤2中，在跟踪模型中引入通道注意力机制和空间金字塔池化层，并对跟踪模型进行训练； 在对跟踪模型进行训练中，通过同光轴同视场对光照强度小于50lux的弱光条件下的场景进行数据采集，并根据配准后得到的红外、可见光数据对图块进行裁剪调整，并通过动态scale进行数据增强； 在对跟踪模型进行训练中，建立可见光信息缺失的补偿机制，补偿机制权重为计算配准后红外图像的图像熵和可见光的像素平均值，并根据补偿机制通过红外、可见光数据对制作target数据，权重如下： ； 其中，q为补偿机制可见光y分量的融合权重，ientropy为配准后红外的图像熵，vaverage为可见光像素平均值。

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