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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种视频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：CN115661205B 。

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：202211358869.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种视频目标跟踪方法是由李翔伟;冯旭斌;张永康;李治国设计研发完成，并于2022-11-01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在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视频目标跟踪方法，解决现有跟踪算法在目标光照下跟踪精度和稳定性低，丢失目标的问题，包括1：获得图像M和目标；2：设定目标波门，若M为第一帧图像，则执行步骤3，反之，执行步骤6；3：在目标波门内，生成e个正样本图像块和d个负样本图像块；4：计算每个正样本图像块和负样本图像块的特征值，并获得模板特征向量；5：对贝叶斯分类器进行初始化后返回步骤1；6：绘制搜索框，在搜索框内选设定R个候选图像块，计算每个候选图像块的模板特征向量，利用贝叶斯分类器进行分类，输出下一帧图像的目标位置；若满足跟踪需求，则结束，反之，执行步骤7；7：计算目标位置的模板特征向量，对贝叶斯分类器更新后，返回步骤1。

本发明授权一种视频目标跟踪方法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，包括以下步骤： 步骤1：读取视频的一帧图像，获得图像M以及图像M中的目标； 步骤2：基于图像M中的目标，设定目标波门，若图像M为视频的第一帧图像，则执行步骤3，反之，执行步骤6； 步骤3：在目标波门内，随机生成e个正样本图像块和d个负样本图像块，其中e≥2，d≥2，且正样本图像块和负样本图像块不存在重合区域； 步骤4：基于图像M和目标波门，计算每个正样本图像块和负样本图像块的特征值，并获得模板特征向量； 步骤5：基于步骤4中的模板特征向量，对贝叶斯分类器Hv进行初始化，并返回步骤1； 步骤6：绘制搜索框，在搜索框内选设定R个候选图像块，计算每个候选图像块的模板特征向量，利用贝叶斯分类器进行分类，获得并输出下一帧图像的目标位置；所述候选图像块指目标在下一帧图像中可能的位置，R≥2； 若目标位置满足跟踪需求，则结束跟踪，反之，执行步骤7； 步骤7：计算步骤6中的目标位置对应的模板特征向量，对贝叶斯分类器Hv的参数进行更新后，返回步骤1； 所述步骤4具体包括以下步骤： 4.1基于目标波门，生成稀疏特征模板； 4.2将稀疏特征模板设置在目标波门的T个不同位置，同时在每个位置随机生成2～4个矩形块，并获得每个矩形块的四个角坐标以及随机生成每个矩形块的权重，其中，T≥2； 通过以下公式随机生成每个矩形块的权重： 其中，randi2是输出值为1或2的随机数算子；Qr表示稀疏特征模板处于目标波门的第r个位置时，随机生成的矩形块的数量，wrl表示稀疏特征模板处于目标波门的第r个位置时，第l个矩形块的权重，2≤Qr≤4，1≤l≤Qr,1≤r≤T； 4.3基于步骤1中图像M，获得图像M灰度图像的积分图像H，并基于积分图像H、步骤4.2中的每个矩形块的权重和四个角坐标，计算每个正样本图像块和负样本图像块的特征值，并获得每个正样本图像块和负样本图像块的模板特征向量。

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