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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于融合孪生网络与卡尔曼滤波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：CN115471525B 。

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：202211026267.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统是由杨明浩;胡钧伟设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及了一种基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统，旨在解决现有技术仅采用卡尔曼滤波技术在复杂场景下的跟踪任务，跟踪正确率及目标形变适应性低的问题。本发明包括：给定初始帧中目标的位置和大小；以目标模板和搜索区域作为图像对进行特征提取，并确定搜索区域；候选区域生成网络生成多尺度候选框、特征得分图和回归参数响应图；在搜索区域中进行边缘惩罚；边缘惩罚后若存在置信度大于阈值的候选框，则作为预测结果输出；反之，修正目标运动状态和预测目标位置；更新目标运动信息和位置信息。本发明以有效降低在跟踪过程中出现错误更新目标运动信息和位置信息的概率，提升复杂背景下跟踪成功率。

本发明授权基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪方法包括： 步骤S10，将包含目标的视频帧中第k-1帧的目标作为目标模板进行第k帧的目标追踪，基于第k-1帧的目标位置和大小进行卡尔曼滤波器初始化； 步骤S20，根据第k-1帧的目标在第k帧中采用候选区域生成网络生成搜索候选框，以目标模板和搜索区域作为图像对，通过SiamFC孪生网络进行跟踪特征提取并生成搜索区域； 步骤S30，在所述搜索区域中生成多尺度候选框、特征得分图和回归参数响应图，并基于所述搜索区域中的目标中心位置进行边缘惩罚，获得各候选框的置信度； 步骤S40，若存在置信度大于设定阈值的候选框，则将该候选框作为预测结果输出，并更新目标运动信息和位置信息；否则使用多渐消因子的容积卡尔曼滤波预测和修正目标运动状态，以及预测目标位置，并更新目标运动信息和位置信息； 步骤S50，令k＝k+1，并跳转步骤S20持续进行目标跟踪直至k为视频最后一帧，完成视频帧的目标跟踪。

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