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龙图腾网获悉中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机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：CN120031920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510034616.9，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机目标跟踪方法是由邱嘉钰;张雅声;方宇强;郑开源;李鹏举;程文华;郑洁;李婉芸;祝新力;孙格格设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机目标跟踪方法，解决了目标跟踪过程中因频繁遮挡和尺度变化导致的跟踪失败问题，属于事件相机目标跟踪领域；包括：将事件流聚合为二维事件帧并输入到支持向量机模型进行遮挡判断；若检测到遮挡，则预测遮挡期间的目标轨迹，在遮挡结束后恢复目标位置；创建与目标尺度对应的卡尔曼滤波器并初始化，得到下一时刻的状态预测和当前状态的协方差预测；通过卡尔曼增益对预测后的每个卡尔曼滤波器进行更新，得到下一时刻的状态更新和当前状态的协方差更新，从而得到改进卡尔曼滤波器；根据目标的尺度变化动态选择对应尺度的改进卡尔曼滤波器进行事件相机目标跟踪。本发明在遮挡和不同尺度下都能稳定跟踪。

本发明授权一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卡尔曼滤波的事件相机目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括： 步骤一、将接收的事件流按照固定长度的时间窗口进行事件累积，每个时间窗口内的事件数据被聚合为一个二维事件帧； 步骤二、通过高斯径向基函数训练支持向量机模型，将二维事件帧输入训练好的支持向量机模型进行遮挡判断；如果检测到遮挡，则结合二维事件帧中遮挡前的特征信息，使用循环神经网络预测遮挡期间的目标轨迹，在遮挡结束后，根据预测的遮挡期间的目标轨迹恢复目标的位置；如果检测到非遮挡，则直接执行步骤三； 步骤三、创建与目标尺度对应的卡尔曼滤波器，并对每个卡尔曼滤波器初始化；基于初始化参数和目标的当前位置，对每个卡尔曼滤波器进行预测，得到目标的下一时刻的状态预测和当前状态的协方差预测；基于当前状态的协方差预测得到卡尔曼增益，通过卡尔曼增益对预测后的每个卡尔曼滤波器进行更新，得到目标的下一时刻的状态更新和当前状态的协方差更新，从而得到改进卡尔曼滤波器； 步骤四、根据目标的尺度变化动态选择对应尺度的改进卡尔曼滤波器进行事件相机目标跟踪。

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