上海狮尾智能化科技有限公司施维获国家专利权
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龙图腾网获悉上海狮尾智能化科技有限公司申请的专利基于局部图像数据学习的无人机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：CN108776973B 。
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：201810452941.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于局部图像数据学习的无人机目标跟踪方法是由施维;王勇设计研发完成，并于2018-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于局部图像数据学习的无人机目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于局部图像数据学习的目标跟踪方法，包括：对目标周围进行密集采样，采样得到的即为潜在目标，超出采样框的将舍弃；在基于局部数据，提取图像的局部特征，同时对局部数据进行学习；用结构支持向量机作为分类器，采取判别式跟踪的方法；计算图像的显著性特征，来获取物体的位置；通过结构支持向量机的跟踪位置，和显著性得到的物体位置，对两个位置进行融合，确定最终物体的位置；根据预测，更新正负支持向量。本发明提供的方法，对各种场景下比如：遮挡、光线变化和尺度变化等，能够取得较好的跟踪结果。
本发明授权基于局部图像数据学习的无人机目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部图像数据学习的目标跟踪方法，其特征是包括基于局部图像数据学习，得到局部特征，然后在判别式跟踪的框架下，结合显著性特征的融合视频实施目标跟踪； 具体步骤如下： 1对目标周围进行密集采样，采样得到的即为潜在目标，超出采样框的将舍弃； 2在基于局部数据，提取图像的局部特征，同时对局部数据进行学习； 3用结构支持向量机作为分类器，采取判别式跟踪的方法，改善所提取的局部特征； 4计算图像的显著性特征，来获取物体的位置； 5通过结构支持向量机的跟踪位置，和显著性得到的物体位置，对两个位置进行融合，确定最终物体的位置； 6根据预测，更新正负支持向量； 所述的局部特征表示为： KC，Δx＝exp-ds2＝exp{-ΔxTCΔx}， 其中Δx＝[dx1，dx2]T，ds2≈ΔxTCΔx； 其中，C的计算如下： 式中，u1和u2表示矩阵C的特征向量，s1和s2表示矩阵C的特征值，ε，τ，α的数值分别选为10-8、0.4和0.2。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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