哈尔滨工业大学白成超获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种用于微小型机器人的轻量化目标检测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：CN117291950B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202311093365.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统是由白成超;郭继峰;张凯凇设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统，涉及目标检测跟踪技术领域。本发明的技术要点包括：获取多个连续视频帧序列；利用预训练的YOLOv4‑tiny模型进行目标检测，获取包含目标的初始帧中目标类别和位置信息；在后续帧中，利用KCF核相关滤波算法对检测到的目标进行跟踪；进一步通过间隔固定帧数进行目标检测来修正累计误差。本发明能够大大降低目标跟踪的算力需求，且一定程度上提高了目标跟踪的准确性和稳定性。本发明利于部署在微小型机器人上，以实现自主感知系统。
本发明授权一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取多个连续视频帧序列； 步骤二、利用预训练的YOLOv4-tiny模型进行目标检测，获取包含目标的初始帧中目标类别和位置信息； 步骤三、在后续帧中，利用KCF核相关滤波算法对检测到的目标进行跟踪；具体步骤包括： 根据所述目标类别及位置信息对KCF核相关滤波算法进行初始化，初始化即训练目标跟踪分类器；具体为：将包含目标的初始帧图像做高维映射；对高维映射后的图像数据进行傅里叶变换；利用变换后的数据训练目标跟踪分类器，得到初始化的核滤波器即完成初始化的过程；其中初始化的公式为： 式中，表示各个训练样本的相关性矩阵，表示训练标签，λ表示正则化参数； 利用初始化后的目标跟踪分类器对后续帧中的目标进行跟踪，跟踪公式如下： 式中，表示目标跟踪结果；表示当前图像样本与各个训练样本的相关性矩阵；表示训练获得的目标跟踪分类器的关键参数； 进行目标跟踪分类器的关键参数和目标观测模板的更新，更新公式如下： 其中，γ表示模板更新步长。
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