上海交通大学潘汉获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式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：CN114898202B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210343863.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪方法是由潘汉;武霞;敬忠良;许萌设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪方法，涉及水下机器人、视频目标跟踪领域，步骤包括：1、多传感器配准；2、采用基于YOLO检测模型和高斯混合检测模型的多模型融合检测算法对目标进行检测；3、输入尺度空间判别式跟踪器进行跟踪，获得所述目标的相对位置和尺度信息；4、计算目标在水下多传感器检测跟踪系统的位置信息和尺度信息；5、使用无迹卡尔曼滤波器对目标位置信息进行滤波，得到最终的目标状态和运动轨迹。本发明可提升深海复杂环境下，视频目标检测跟踪的准确性、稳定性和有效性。
本发明授权基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、使用最小二乘估计法完成成像声呐和双目相机多传感器配准； 步骤2、采用基于YOLO检测模型和高斯混合检测模型的多模型融合检测算法，对声纳视频和相机视频输入的水下视频目标进行检测，得到目标的相对位置信息和相对尺度信息； 步骤3、使用所述步骤2的目标相对位置信息和相对尺度信息作为初始值对尺度空间判别式跟踪器进行初始化，使用位置滤波器对视频中每一帧的目标相对位置信息进行预测，使用尺度滤波器在每一帧预测位置的邻域内对目标的尺度进行预测，获得所述目标在每一帧的相对位置信息和相对尺度信息； 步骤4、基于多传感器成像特性，将得到的声呐视频中的位置信息和尺度信息转换到双目相机坐标系中，并与相机视频中的位置信息和尺度信息进行融合，得到每一帧的目标在相机坐标系下的位置信息和尺度信息； 步骤5、根据步骤4得到的每一帧的目标位置信息，使用无迹卡尔曼滤波器对目标位置进行滤波，得到最终的目标状态和运动轨迹。
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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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