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龙图腾网获悉北京拓目科技有限公司申请的专利一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测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：CN120147608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510201017.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测跟踪方法是由荀靓设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测跟踪方法在说明书摘要公布了：本申请涉及目标检测跟踪领域，提供了一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测跟踪方法，其首先获取目标车辆对象的跟踪图像的视频流时序集，并使用YOLOv8对首帧进行目标检测以初始化KCF跟踪器，随后，KCF跟踪器处理后续帧图像进行目标跟踪，若在第t帧发生跟踪失败，则重新启用YOLOv8检测该帧以尝试找回目标，若成功检测到目标，则更新生成新的目标车辆对象检测图像并重新初始化KCF跟踪器，如果未能检测到目标，则基于前t‑1帧信息预测生成第t帧的目标车辆对象检测图像。这样，可以有效确保目标车辆对象跟踪的连续性和准确性。

本发明授权一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种结合YOLOv8检测算法与KCF跟踪算法的目标检测跟踪方法，其特征在于，包括： 获取目标车辆对象的跟踪图像的视频流时序集； 利用YOLOv8检测算法对所述跟踪图像的视频流时序集中的第一帧跟踪图像进行目标检测以得到目标车辆对象检测图像； 基于所述目标车辆对象检测图像对KCF跟踪器进行初始化，并利用初始化后的所述KCF跟踪器对所述跟踪图像的视频流时序集中的其他帧跟踪图像进行目标跟踪； 响应于所述KCF跟踪器报告在所述跟踪图像的视频流时序集中的第t帧跟踪图像中显示目标跟踪失败，利用YOLOv8检测算法重新对所述第t帧跟踪图像进行目标检测以得到目标检测结果； 响应于所述目标检测结果为重新检测到所述目标车辆对象，生成第t帧目标车辆对象检测图像，并基于所述第t帧目标车辆对象检测图像对所述KCF跟踪器进行重新初始化； 响应于所述目标检测结果为未检测到所述目标车辆对象，基于所述第t帧跟踪图像之前的t-1个跟踪图像进行目标车辆对象预测以生成第t帧目标车辆对象检测图像，包括： 分别对所述t-1个跟踪图像中的各个跟踪图像进行HOG特征提取和颜色直方图计算以得到跟踪图像方向梯度直方图的序列和跟踪图像颜色直方图的序列； 对所述跟踪图像方向梯度直方图的序列和所述跟踪图像颜色直方图的序列进行直方图特征提取以得到跟踪图像方向梯度直方图语义特征向量的序列和跟踪图像颜色直方图语义特征向量的序列； 将所述跟踪图像方向梯度直方图语义特征向量的序列和所述跟踪图像颜色直方图语义特征向量的序列中每组对应的跟踪图像方向梯度直方图语义特征向量和跟踪图像颜色直方图语义特征向量进行级联以得到跟踪图像多维语义融合表征向量的序列； 对所述跟踪图像多维语义融合表征向量的序列进行因果建模的跟踪图像动态游走以得到跟踪图像上下文动态游走语义编码向量； 基于所述跟踪图像上下文动态游走语义编码向量，得到所述第t帧目标车辆对象检测图像； 其中对所述跟踪图像多维语义融合表征向量的序列进行因果建模的跟踪图像动态游走以得到跟踪图像上下文动态游走语义编码向量，包括： 对所述跟踪图像多维语义融合表征向量的序列中的各个跟踪图像多维语义融合表征向量进行隐式特征挖掘以得到跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量的序列； 计算所述跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量的序列的因果关联拓扑特征以得到跟踪图像多维语义因果关联拓扑特征矩阵； 基于所述跟踪图像多维语义因果关联拓扑特征矩阵，分别对所述跟踪图像多维语义融合表征向量的序列和所述跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量的序列进行表层和隐层动态游走编码以得到跟踪图像多维语义表层上下文动态游走编码向量和跟踪图像多维语义隐层上下文动态游走编码向量； 融合所述跟踪图像多维语义表层上下文动态游走编码向量和所述跟踪图像多维语义隐层上下文动态游走编码向量以得到所述跟踪图像上下文动态游走语义编码向量； 其中计算所述跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量的序列的因果关联拓扑特征以得到跟踪图像多维语义因果关联拓扑特征矩阵，包括： 计算所述跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量的序列中任意两个跟踪图像多维语义深度隐式特征编码向量之间的语义因果关联因子以得到由多个跟踪图像多维语义因果关联因子组成的跟踪图像多维语义因果关联拓扑矩阵； 对所述跟踪图像多维语义因果关联拓扑矩阵进行因果门控激活函数触发以得到所述跟踪图像多维语义因果关联拓扑特征矩阵。

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