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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利目标自动检测跟踪方法、装置、计算设备及存储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：CN114140500B 。

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：202111490364.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权目标自动检测跟踪方法、装置、计算设备及存储介质是由郭浩;刘训;陈静玉;郭春雷;郭志;杨轩设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标自动检测跟踪方法、装置、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种目标自动检测跟踪方法、装置、计算设备及存储介质，其中方法包括：实时获取由云台采集的视频图像；对每一帧视频图像进行目标检测，得到包含检测目标的视频图像；将所述检测目标确定为跟踪目标，并利用所述包含检测目标的视频图像生成跟踪模板图像；所述跟踪模板图像包括所述跟踪目标的特征信息；根据所述跟踪模板图像和实时获取的视频图像，控制所述云台对所述跟踪目标进行跟踪，以使所述跟踪目标位于视频图像内。本方案，能够利用单个云台实现对目标的自动检测跟踪，同时可以降低成本和部署调试难度。

本发明授权目标自动检测跟踪方法、装置、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标自动检测跟踪方法，其特征在于，包括： 实时获取由云台采集的视频图像； 对每一帧视频图像进行目标检测，得到包含检测目标的视频图像； 将所述检测目标确定为跟踪目标，并利用所述包含检测目标的视频图像生成跟踪模板图像；所述跟踪模板图像包括所述跟踪目标的特征信息； 采用基于孪生网络的SiamRPN++网络根据所述跟踪模板图像和通过云台实时采集获取的视频图像，控制所述云台对所述跟踪目标进行跟踪，以使所述跟踪目标位于视频图像内； 所述SiamRPN++网络中使用ResNet50网络作为特征提取网络，所述特征提取网络分别对跟踪模板图像中跟踪目标的特征信息以及实时视频图像进行特征提取，以及根据跟踪模板图像中跟踪目标的特征信息判断每一帧实时视频图像中跟踪目标的位置信息；所述ResNet50网络中利用特征融合增强对目标的浅层表象信息和深层语义信息的融合，所述ResNet50网络使用减少无效网络参数的深度互相关计算方法，并压缩特征图尺寸和减少特征图通道；当跟踪目标丢失时，使用局部到全局的搜索方式，以跟踪目标丢失前一帧视频图像中跟踪目标的位置为中心，以设定步长逐步增大搜索区域，以避免乱序搜索； 所述根据所述跟踪模板图像和实时获取的视频图像，控制所述云台对所述跟踪目标进行跟踪，以使所述跟踪目标位于视频图像内，包括： 计算所述跟踪目标在视频图像中的目标位置与指定位置的距离； 根据所述云台的视场角和所述距离计算所述云台当前的脱靶量； 根据所述脱靶量对所述云台的视场角进行调整，以使所述跟踪目标位于视频图像的所述指定位置处； 利用如下公式计算云台当前的脱靶量： 其中，Δα为云台水平方位的角度脱靶量；Δx为跟踪目标中心像素点与视频图像指定位置的水平距离；θx为云台当前水平方位的视场角；w为视频图像的宽度；Δβ为云台俯仰角度的脱靶量；Δy为跟踪目标中心像素点与视频图像指定位置的垂直距离；θy为云台当前俯仰方位的视场角；h为视频图像的高度。

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