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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法、装置及介质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：CN115661198B 。

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：202211287178.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法、装置及介质是由蒋召;黄泽元;祁晓婷;杨战波设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法、装置及介质。该方法包括：获取包含追踪对象的视频数据，将视频数据输入到预定的单阶段目标追踪模型中；利用单阶段目标追踪模型中的特征提取模块对每一帧图像进行处理得到特征图；将特征图输入到检测分支，利用检测分支对追踪对象在图像中的位置进行回归，得到追踪对象对应的目标框；将特征图输入到行人重识别分支，利用行人重识别分支对特征图的低维特征向量进行提取，得到行人重识别低维特征向量；基于追踪对象对应的目标框以及行人重识别低维特征向量，对追踪对象在视频数据中产生的轨迹进行追踪。本申请提升了追踪算法的精度，提升追踪速度，提高追踪的鲁棒性。

本发明授权基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于单阶段目标追踪模型的目标追踪方法，其特征在于，包括： 获取包含追踪对象的视频数据，将所述视频数据输入到预定的单阶段目标追踪模型中； 利用所述单阶段目标追踪模型中的特征提取模块对所述视频数据中的每一帧图像进行处理，得到特征图； 将所述特征图输入到所述单阶段目标追踪模型中的检测分支，利用所述检测分支对所述追踪对象在图像中的位置进行回归，得到所述追踪对象对应的目标框，其中所述检测分支采用基于Anchor-Free的检测模块； 将所述特征图输入到所述单阶段目标追踪模型中的行人重识别分支，利用所述行人重识别分支对所述特征图的低维特征向量进行提取，得到行人重识别低维特征向量； 基于所述追踪对象对应的目标框以及所述行人重识别低维特征向量，对所述追踪对象在视频数据中产生的轨迹进行追踪； 其中，所述特征提取模块中插入有可变形卷积网络，所述可变形卷积网络采用ResNet34残差网络，所述ResNet34残差网络中的stem阶段设有2个3×3卷积层，将原始残差模块中的残差分支前两个卷积层的步长进行交换，并将原始短路分支中步长为2的1×1卷积层替换为步长为2的平均池化层和1×1卷积层； 所述检测分支中包含热图分支、中心偏移分支和框分支，所述热图分支、所述中心偏移分支和所述框分支均由2个3×3卷积层和1个1×1卷积层构成；其中，所述热图分支用于输出尺寸为1，H，W的热图，所述中心偏移分支用于输出尺寸为2，H，W的中心偏移量，所述框分支用于输出尺寸为2，H，W的框坐标； 所述利用所述检测分支对所述追踪对象在图像中的位置进行回归，得到所述追踪对象对应的目标框，包括：基于所述热图、所述中心偏移量以及所述框坐标对所述追踪对象在图像中的位置进行回归，得到所述追踪对象在所述图像中对应的目标框，并确定所述目标框在所述图像中的位置； 所述行人重识别分支采用Re-ID分支，所述Re-ID分支中包含2个3×3卷积层和1个1×1卷积层，所述Re-ID分支输出尺寸为128，H，W的低维特征向量。

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