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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心申请的专利基于关键点深度存在概率图投票的目标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：CN115393391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210724437.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于关键点深度存在概率图投票的目标跟踪方法及系统是由许廷发;王颖;李佳男设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点深度存在概率图投票的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于关键点深度存在概率图投票的目标跟踪方法及系统，首先将模板帧和跟踪帧同时输入关键点生成模块，生成关键点存在概率图，进而输出五个关键点位置，依据关键点存在概率图输出五个关键点的位置；输出的五个关键点经由目标框生成模块输出六个可能的目标框及其对应概率并对目标框进行筛选；最终由目标框投票模块进行投票，输出最终的目标位置。本发明通过输出五个关键点的存在概率图充分获取目标信息，增加特征的鲁棒性，减弱了误差的影响，同时通过计算每个目标框权重对参与投票的目标框进行加权融合，在信息的增加，产生可能投票框增加的情况下，更加准确的获得目标位置。

本发明授权基于关键点深度存在概率图投票的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点深度存在概率图投票的目标跟踪方法，其特征在于，包括： S1：获取模板帧和跟踪帧，输入至深度网络模型中，生成五个关键点特征图并输出关键点坐标； 具体过程如下： S101：基于孪生或Transformer深度网络结构构建深度网络模型，对网络模型头部通过卷积堆叠、上采样操作，以调整特征尺寸，使头部输出五张关键点存在概率图；所述五张关键点存在概率图，分别表示目标左上点、右下点、左下点、右上点和中心点的存在概率； S102：构造五个与存在概率图相同大小的全零矩阵，分别在每个矩阵的关键点坐标处相加二维高斯函数来构造真值； S103：利用二分类损失函数计算存在概率图与真值之间的差异，训练输出五张关键点存在概率图的网络模型； S104：基于训练好的网络模型，输入模板帧和跟踪帧，输出五张关键点存在概率图，选取存在概率图中最大值的位置作为该关键点位置，分别输出五个关键点坐标； S2：基于各关键点坐标，进行两两组合，生成无重叠的目标框，计算所述目标框的两两交并比矩阵，获得每个目标框与其余目标框的两两交并比之和，并对生成的目标框进行筛选； 具体过程如下： S201：基于输出的五个关键点坐标Pixi,yi,i∈A～E，将其两两组合生成六个无重叠的目标框Bmxm,ym,wm,hm,m∈{AD,BC,AE,BE,CE,DE}，其中xm,ym表示包围框的中心，wm,hm表示包围框的宽和高； S202：计算六个可能目标框Bm的两两交并比矩阵，对矩阵横向求和，得到每个目标框与其余目标框的两两交并比之和，用于目标框筛选； S203：设定筛选值l，选取交并比之和前l的目标框，并对选取得到的目标框，进行投票；所述筛选值l为步骤S201得到的目标框数量的一半； S3：根据筛选后得到的目标框进行投票计算，得到最终的目标包围框。

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