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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种面向严重遮挡场景的核相关滤波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：CN115239770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210893435.8，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统是由贾刚勇;文子强;饶欢乐;陈宇星;徐宏设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统；其方法包括：步骤1、初始化KCF滤波器的KCF算法和Kalman滤波器的Kalman滤波算法，以第一帧的目标位置作为KCF算法和Kalman滤波算法的初始位置；步骤2、使用遮挡检测机制判断当前图像中是否发生目标严重遮挡；若否，则采用KCF算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；若是，则采用Kalman滤波算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；步骤3、根据各自的跟踪结果分别对Kalman滤波器和KCF滤波器进行自适应更新；步骤4、读取下一个视频帧，返回执行步骤2；直至跟踪过程结束。本发明在目标被严重遮挡时仍能实现对目标的跟踪。

本发明授权一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向严重遮挡场景的核相关滤波跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、初始化KCF滤波器的KCF算法和Kalman滤波器的Kalman滤波算法，以第一帧的目标位置作为KCF算法和Kalman滤波算法的初始位置； 步骤2、使用遮挡检测机制判断当前图像中是否发生目标严重遮挡；若否，则采用KCF算法的跟踪结果作为目标物体在当前图像中的位置；若是，则采用Kalman滤波算法的跟踪结果作为目标物体在当前图像中的位置； 步骤3、根据各自的跟踪结果分别对Kalman滤波器和KCF滤波器进行自适应更新； 其中，所述步骤3，包括： 若使用KCF算法的结果作为跟踪结果，则进行KCF滤波器更新，同时还将KCF算法的结果作为Kalman测量值对Kalman滤波器进行更新； 若使用Kalman滤波算法的结果作为跟踪结果，则对Kalman滤波器进行更新，KCF滤波器停止更新； 所述KCF滤波器的更新，包括： ； ； ； 其中，表示KCF滤波器参数的更新系数；和表示第帧和第帧的KCF滤波器系数，和表示第帧和第帧的KCF滤波器选用的目标模型的参数； 步骤4、读取下一个视频帧，返回执行步骤2；直至跟踪过程结束。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街1158号；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”。