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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于元学习在线修正的目标跟踪方法以及目标跟踪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：CN117314969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311350964.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于元学习在线修正的目标跟踪方法以及目标跟踪系统是由李永亭;齐咏生;苏建强;刘利强;马然;阴国华设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习在线修正的目标跟踪方法以及目标跟踪系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于元学习在线修正的目标跟踪方法以及目标跟踪系统，所述目标跟踪方法包括：当第t帧的搜索图像进行跟踪时，会根据第t‑1帧中是否存在目标进行判断是否进入跟踪搜索流程，如果不存在，结合Meta‑master输出的模板信息对上一帧进行重新检测，如果存在，正常进入所述跟踪搜索流程，当跟踪预测结果出来后，会再次进行判断，当前结果是否可信，如果可信，输出目标的中心点位置和边界信息，反之，则再次进入重新检测阶段，如此反复。本发明的目标跟踪方法通过Meta‑Master不断地更新优质的模板图像，提升跟踪器鲁棒性的策略，解决了长时间跟踪任务中的累计误差和目标丢失后难以找回的问题。

本发明授权基于元学习在线修正的目标跟踪方法以及目标跟踪系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习在线修正的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 当第t帧的搜索图像进行跟踪时，会根据第t-1帧中是否存在目标进行判断是否进入跟踪搜索流程，如果不存在，结合Meta-master输出的模板信息对上一帧进行重新检测，如果存在，正常进入所述跟踪搜索流程，当跟踪预测结果出来后，会再次进行判断，当前结果是否可信，如果可信，输出目标的中心点位置和边界信息，反之，则再次进入重新检测阶段，如此反复； 其中Meta-Master是基于元学习的在线修正指导器，包括学习器、记忆器以及更新管理单元； 所述正常进入所述跟踪搜索流程的方法包括如下步骤： 使用Meta-Master输出的特征信息作为模板信息： 其中，代表Meta-Master输出的模板图像，为学习器和记忆器经过加权判断后的输出结果； 其中，λ为控制学习器和记忆器输出的权重，NT为当前跟踪器跟踪的结果中，可信度高的连续帧的数量，hM为固定的时间常数； 其中，hL为常数，代表学习器的存储长度，代表第一帧模板信息，高权重αR； 进入所述重新检测阶段之后，依据记忆器中存储的信息作为模板特征，并将学习器中存储的数据清零，设输入跟踪器的图片为I，经过特征提取网络后，输出特征响应图： 在一个响应图中，会优先选择响应值最大的三个区域作为候选区域： 其中，xi表示每一个候选的搜索区域，经过和记忆器输出的模板特征互相关运算后，选择响应值最大的一个区域x作为最终的目标候选区域； 将选中的候选区域的特征信息与记忆器中存储的特征信息进行比较，判断二者是否相似，是否高于设置的阈值Th2，如果高于阈值，则判断为该候选区域是目标区域，反之，则不是目标区域：

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010051 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49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”。

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