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龙图腾网获悉深圳市德斯戈智能科技有限公司申请的专利一种机器视觉集成系统中的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：CN119850684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510339614.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种机器视觉集成系统中的目标跟踪方法是由杨冬;林锵;胡科设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器视觉集成系统中的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种机器视觉集成系统中的目标跟踪方法；方法包括：获取视频流，对视频流进行分帧处理；在初始帧中进行目标检测和特征提取，获取目标信息，目标信息包括目标位置和目标特征；根据上一帧的目标信息，获取下一帧的目标信息；将上一帧的目标特征与下一帧的目标特征进行对比，判断是否目标丢失；若目标未丢失，则不对下一帧的目标信息进行更新；若目标丢失，则结合运动轨迹预测和轨迹插值，对下一帧的目标信息进行更新；本发明实现了复杂场景下目标的精准定位和持续跟踪，能有效克服遮挡和光照变化等干扰因素，提高了目标跟踪的鲁棒性和实时性，提升了机器视觉系统的智能感知能力。

本发明授权一种机器视觉集成系统中的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种机器视觉集成系统中的目标跟踪方法，其特征在于，方法包括： S1：获取视频流，从视频流中提取出初始帧，对初始帧进行灰度分析，计算时间间隔，根据时间间隔对视频流进行分帧处理；所述视频流为一系列按时间顺序排列的图像帧； 所述计算时间间隔的方法包括： 获取视频流的初始帧，初始帧为视频流的第零帧；对初始帧进行灰度化处理，获取灰度图像；预设灰度级数，根据灰度级数对灰度图像中每个像素点对应的灰度值进行取余运算，获取每个像素点对应的灰度级；取余运算的过程为：将灰度图像中每个像素点对应的灰度值分别除以灰度级数，将对应的整数部分作为对应像素点的灰度级； 将灰度图像中水平相邻的像素点对应的灰度级作为一组灰度集合，统计每组不同的灰度集合对应的数量，并标记为出现频率；构建大小为的矩阵，为灰度级数，矩阵中不同元素对应一组不同的灰度集合；将矩阵中每个元素的数值替换为对应灰度集合的出现频率，获取灰度图像对应的灰度共生矩阵；将灰度共生矩阵中每个元素均标记为，表示灰度级与灰度级在灰度图像中水平相邻时对应的出现频率，，； 根据灰度图像的灰度共生矩阵，计算灰度图像对应的纹理特征数据；根据灰度图像对应的纹理特征数据，计算时间间隔； 时间间隔的表达式为：；式中，为时间间隔，为对比度，为熵，为均匀性，为能量，、、、均为预设权重系数； 对比度的表达式为：； 熵的表达式为：； 均匀性的表达式为：； 能量的表达式为：； S2：在初始帧中进行目标检测和特征提取，获取目标信息，目标信息包括目标位置和目标特征； S3：根据上一帧的目标信息进行目标跟踪，获取下一帧的目标位置，并计算下一帧的目标特征； S4：将上一帧的目标特征与下一帧的目标特征进行对比，计算跟踪置信度，基于跟踪置信度判断是否目标丢失；若目标未丢失，则不对下一帧的目标信息进行更新； S5：若目标丢失，则采用运动轨迹预测方法和轨迹插值算法分别预测下一帧的目标位置，将预测结果进行轨迹融合，更新下一帧的目标位置，并基于更新后的目标位置计算下一帧的目标特征。

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