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龙图腾网获悉大连理工大学;大连理工大学宁波研究院;大连维视科技有限公司申请的专利一种运动信息辅助的视觉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：CN116309683B 。

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：202211532172.4，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法是由卢湖川;张鹏宇;王栋设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习、视觉目标跟踪领域，提供了一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法。本发明分别对跟踪过程中的相机运动和目标运动进行建模。对于相机运动建模方法，本发明使用特征点匹配算法计算出相邻帧间变换矩阵，并给出由相机运动导致的目标偏移量。对于目标运动建模方法，本发明使用卷积‑长短时记忆网络通过目标历史运动信息，估计目标未来的速度和位置。本发明在引入运动信息进行辅助跟踪后，可以显著提高跟踪算法应对光照变化，遮挡等挑战的能力，提升跟踪算法鲁棒性，并且具有较低的计算量，能够达到实时跟踪需求。

本发明授权一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：借助无人机载摄像头或监控摄像头获得跟踪区域的连续视频帧； 步骤2：输入连续视频流，根据上一帧和当前帧的时序关系，通过相机运动检测器与相机运动验证器，分别计算出当前帧由相机运动造成的目标偏移量及对应的置信度； 相机运动检测器的操作流程：提取视频帧SIFT特征点，使用RANSAC方法对视频帧SIFT特征点进行匹配，通过公式1计算出图像间的仿射变换矩阵M： 其中，包括特征点提取，图像匹配操作；其中It-1表示t-1时刻图像，It表示t时刻图像，即当前帧图像；最后将得到的仿射变换矩阵M作用到目标矩形框上，得到由相机运动造成的目标偏移量OCM： 其中，c表示在It-1帧上的目标中心点坐标，c′表示由仿射变换矩阵估计出的当前帧目标中心点坐标； 相机运动验证器的操作流程：相机运动验证器包含5层卷积核为3*3的卷积层和3层全连接层；将当前帧视觉跟踪器搜索区域由仿射变换矩阵得到的变换图像，并将当前帧图像、变换图像及其对应的视频帧SIFT特征点作为相机运动验证器的输入，输出当前相机变换的置信度SCM； 步骤3：根据目标历史轨迹，通过目标运动检测器和目标运动验证器，估计出当前帧目标运动偏移量以及对应置信度； 给定目标历史轨迹，即目标历史位置与速度目标运动检测器期望给出目标当前位置与速度目标运动检测器的输入为由xt生成的运动热力图Gt，其中Gt服从二维高斯分布其中g为热力图的宽高，W，H分别为当前帧的宽，高；目标运动检测器包含两层卷积核为5*5的卷积层，一个LSTM网络和两层全连接层；运动热力图Gt首先通过两层卷积层并送入LSTM网络中，最后再由两层全连接层输出归一化运动向量xt+1，最后根据归一化运动向量得到当前帧的运动热力图最终通过公式3得到当前帧目标运动偏移量： 由偏移量和目标上一帧位置，预测目标当前帧所处位置； 目标运动验证器包含三层卷积层、一层感兴趣区域池化层和三层全连接层；目标运动验证器将预测目标当前帧所处位置处图像作为输入，判断当前目标信息是否准确，输出当前目标运动信息置信度SOM； 步骤4：将步骤2、步骤3得出的运动偏移量与置信度进行融合，得到总的偏移量O： O＝rSCM*OCM+rSOM*OOM4 其中r表示表示阶跃函数； 使用得到的偏移量修正视觉跟踪器的搜索区域位置； 步骤5：将利用运动信息计算出的偏移量应用于视觉跟踪器上实现鲁棒跟踪；视觉跟踪器包括ResNet特征提取器、IoU预测网络以及在线分类器，最终输出当前帧目标位置响应图，得到最终跟踪结果；首先将当前帧修正过的搜索区域送入ResNet特征提取器，提取图像特征；将得到的图像特征分别送入在线分类器和IoU预测网络中；对于在线分类器利用学习到的模型给出目标位置响应图，并利用当前帧信息对模型进行更新，对于IoU预测网络，网络使用IoUNet结构预测目标尺度变化。

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