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龙图腾网获悉四川长九光电科技有限责任公司申请的专利一种梯度统计结合局部匹配的红外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：CN114648730B 。

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：202210287944.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种梯度统计结合局部匹配的红外目标跟踪方法及系统是由管学伟设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种梯度统计结合局部匹配的红外目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及红外目标跟踪技术领域，公开了一种梯度统计结合局部匹配的红外目标跟踪方法及系统，该跟踪方法，包括以下步骤：S1，图像采集及模型构建；S2，图像预处理；S3，蜂巢梯度统计；S4，模型训练；S5，测试样本响应；S6，门限判决；S7，跟踪点直接确定；S8，跟踪点再捕获确定。本发明解决了现有技术存在的跟踪精度较低、鲁棒性较差、适用场景较窄等问题。

本发明授权一种梯度统计结合局部匹配的红外目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种梯度统计结合局部匹配的红外目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，图像采集及模型构建：采集待测目标的图像，构建相关滤波模型，设置初始目标模板信息，将初始目标模板信息的中心设为初始跟踪点；构建的相关滤波模型为核脊回归模型，核脊回归模型的核函数为复合带宽高斯径向基型核函数； S2，图像预处理：对采集待测目标的图像进行预处理； S3，蜂巢梯度统计：以跟踪点为中心选取窗口区域，然后在窗口区域内构建蜂巢网格，统计每个蜂巢网格的梯度统计特征；蜂巢网格的梯度统计特征计算方法为：用蜂巢网格内所有像素的最大梯度值作为每个蜂巢的统计特征值； S4，模型训练：将蜂巢网格的梯度统计特征作为相关滤波模型的输入，对相关滤波模型进行训练； S5，测试样本响应：利用训练完成的相关滤波模型，对实时图像中的样本进行测试，得到测试样本响应值； S6，门限判决：将测试样本响应值的最大值与预设的门限值比较，若测试样本响应值的最大值≥预设的门限值，则进入步骤S7；若测试样本响应值的最大值＜预设的门限值，则进入步骤S8； S7，跟踪点直接确定：以测试样本响应值的最大值对应的位置坐标作为当前帧目标的跟踪点，并在跟踪过程中实时对目标模板信息进行刷新； S8，跟踪点再捕获确定：采用局部匹配搜索的方法对目标进行再捕获，进而确定跟踪点；以当前跟踪点为中心，目标模板在一个局部窗口区域内依次滑动，计算模板与对应图像窗口区域的匹配系数，如果最大的匹配系数超过设定阈值则表示捕获到目标，从而得到新的跟踪点；否则表示未发现目标，进入记忆跟踪模式，利用历史帧跟踪数据外推得到新的跟踪点。

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