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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种目标动态卷积核的高空抛物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：CN117274307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311216082.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种目标动态卷积核的高空抛物跟踪方法是由杨兴明;王冠;吴克伟;孙永宣;郭丹;谢昭设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标动态卷积核的高空抛物跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标动态卷积核的高空抛物跟踪方法。本发明关注于随着目标类别变化的动态卷积核学习。本发明将目标中心点视为Key特征，将目标中心点附近的像素视为Query特征，利用Key和Query匹配的方法来学习附近的像素的权重。本发明通过依次匹配目标中心点附近的像素，来提取动态卷积核中每个位置上的权重。为了抑制干扰目标和困难目标对目标跟踪的影响，本发明在跟踪目标类之外，添加干扰目标类和困难目标类的动态卷积核学习过程，设计融合多目标类别的动态卷积核目标检测网络。在测试视频的高空抛物跟踪过程中，本发明使用多目标动态卷积核的目标检测模型，能有效抑制干扰信息和困难信息，从而提高高空抛物跟踪的准确性。

本发明授权一种目标动态卷积核的高空抛物跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种目标动态卷积核的高空抛物跟踪方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1：构建跟踪目标动态卷积核 采集高空抛物视频数据，标注视频帧的目标检测框和目标类别，提取跟踪目标的Key和Query特征，计算获得跟踪目标动态卷积核； S2：训练目标检测模型 训练集成动态卷积核后的目标检测模型，获得初始目标检测模型； S3：构建困难目标动态卷积核 使用初始目标检测模型获得目标检测框，计算目标检测损失值，根据目标检测损失值的阈值获得困难样本，提取困难目标的Key和Query特征，计算获得困难目标动态卷积核； S4：构建干扰目标动态卷积核 确定干扰样本类别，从ImageNet数据集获得干扰样本集，扩充干扰样本集，提取干扰目标的Key和Query特征，计算获得干扰目标动态卷积核； S5：训练多目标类别动态卷积核的目标检测模型 训练初始目标检测模型，获得多目标动态卷积核的目标检测模型； S6：测试视频高空抛物跟踪 使用多目标动态卷积核的目标检测模型检测测试视频帧获得目标检测框，通过状态转移矩阵预测跟踪框，使用算法匹配跟踪框与检测框，对后续帧执行同样操作，获得高空抛物目标运动轨迹。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市蜀山区丹霞路485号（合肥工业大学翡翠湖校区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。