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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于改进SiamFC的人体头肩小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：CN118710931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410713133.7，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种基于改进SiamFC的人体头肩小目标跟踪方法是由王国华;邓丽诗;吴嘉东;郑永森设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SiamFC的人体头肩小目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于基于改进SiamFC的人体头肩小目标跟踪方法，该方法对数据集通过背景差分算法完成半自动标注，并使用LabelImage进行手动标注获得丰富的训练样本；引入改进的通道注意力机制SE模块改进特征提取，从而构建SEMC特征提取模块；构建ASPP‑M多尺度空洞卷积模块，基于ASPP模块增加LEDIO模块进行多尺度卷积的预处理，引入SURF‑PCA模块和拉普拉斯滤波器与多尺度特征图进行特征融合；改进SiamFC主干网络AlexNet特征提取模块，引入混合高斯模型进行背景建模,引入SEMC模块和ASPP‑M模块，引入激活函数Relu和LRN局部归一，并增加残差连接。该方法增强了在复杂场景下人体头肩目标的跟踪能力；缓解网络训练时可能出现的梯度消失情形。

本发明授权一种基于改进SiamFC的人体头肩小目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SiamFC的人体头肩小目标跟踪方法，其特征在于，首先，采集人体头部和肩部的图像样本并对图像进行预处理及标注，然后，构建SEMCSqueezeExcitationModuleCompress特征提取模块，同时，构建ASPP-MASPP-MULTIFILTER多尺度空洞卷积特征提取模块，从而，改进SiamFC主干网络结构AlexNet，达到提升网络的特征提取能力和收敛速度的效果，包括如下步骤： 步骤一：采集人体头部和肩部的图像：所述的采集人体头部和肩部的图像，是指，首先，采集处于不同环境、不同高度、角度和距离的俯拍视角的人体视频流，然后，切分视频流，从而获得人体头部和肩部的图像； 步骤二：对图像进行预处理及标注：所述的对图像进行预处理及标注，是指通过OpenCV库调整输入图像为统一大小，基于混合高斯模型的背景差分算法进行人体检测并标注，对检测结果差的标注样本通过LabelImage标注工具辅以手动标注校正； 步骤三：构建SEMC特征提取模块：所述的SEMC特征提取模块是指对通道注意力机制SESqueezeExcitation模块进行压缩优化和激励优化从而得到SEMC特征提取模块； 步骤四：构建ASPP-M多尺度空洞卷积模块：所述的ASPP-M多尺度空洞卷积模块是指在ASPP模块中引入LEDIOLaplacianEdgeDetectionInnovativeOperator模块、SURF-PCA模块和拉普拉斯滤波器；更具体地，是指将输入图像经过基于拉普拉斯边缘检测改进的LEDIOLaplacianEdgeDetectionInnovativeOperator模块进行局部特征点突出检测后，接着，引入SURF-PCA模块，输出原始图像的低层特征图w，然后，使用ASPP模块获得多尺度特征图，通过不同采样率进行空洞卷积操作，生成多尺度特征图，将多尺度特征图与低层特征图w融合后进行拼接，输出特征图为p1，最后，将p1与经过拉普拉斯滤波器的输出图像融合得到最终的小目标特征图；所述的基于拉普拉斯边缘检测改进的LEDIO模块是指将拉普拉斯边缘检测中的高斯滤波替换为盒式滤波，从而提升检测速度，同时，考虑到滤波方法替换的差异，修正拉普拉斯算子，使用8个领域计算多个方向的边缘和结构信息，并且，采用一阶导数和二阶导数的结合替换拉普拉斯算子中的二阶导数，并添加权重值解决不同滤波方式之间的误差问题，实现获取边缘和结构信息的同时得到灰度的变化快慢；所述的SURF-PCA模块是指采用SURF检测器对预处理后的图像进行检测，生成关键点和对应的描述子，将所有SURF特征描述子组合成一个特征向量集合后，使用PCA算法进行降维，输出原始图像低层特征图； 步骤五：改进SiamFC主干网络结构AlexNet：引入多源更新的混合高斯模型模块进行背景建模,将部分层的卷积层替换为ASPP-M模块；同时，其他层的卷积层后引入SEMC模块，采用激活函数Relu和LRN进行局部归一，各层的输出引入残差连接。

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