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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种半监督单目标跟踪训练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：CN115239762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210842171.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种半监督单目标跟踪训练系统是由马超;郑继来设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督单目标跟踪训练系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种半监督单目标跟踪训练系统，包括交互的：采样器，采样器基于训练视频和若干个标注帧采集实例组；训练器，训练器接收采样器的实例组，并采用教师‑学生的训练范式从中进行学习；其中，所述教师网络在所述训练视频的时序上进行探索，从标注帧跟踪到未标注帧，基于传递一致性生成伪标签并构建无监督模板‑搜索对；所述学生网络接受所述实例组中的有监督模板‑搜索对和所述教师网络构建的所述无监督模板‑搜索对，并基于所述有监督模板‑搜索对和无监督模板‑搜索对进行网络优化。本发明在对于每个训练视频仅给予非常少量的人工标注的情况下，同时挖掘标注帧与无标注帧，使得该框架训练出的跟踪器能获得匹敌全监督跟踪器的性能。

本发明授权一种半监督单目标跟踪训练系统在权利要求书中公布了：1.一种半监督单目标跟踪训练系统，其特征在于，包括交互的： 采样器，所述采样器基于训练视频和若干个标注帧采集实例组； 训练器，所述训练器接收所述采样器的实例组，并采用教师-学生的训练范式从中进行学习；其中， 教师网络在所述训练视频的时序上进行探索，从标注帧跟踪到未标注帧，基于传递一致性生成伪标签并构建无监督模板-搜索对； 学生网络接受所述实例组中的有监督模板-搜索对和所述教师网络构建的所述无监督模板-搜索对，并基于所述有监督模板-搜索对和无监督模板-搜索对进行网络优化； 所述采样器采集的实例组包括无监督实例；所述无监督实例的采样策略是有状态和渐进的，其采样过程包括： 所述采样器维护一个目标物体的时空位置集合作为其内部状态，其中这里上标表示采样步数，表示真实标签标注帧的索引集，表示包含了真实标签标注帧和伪标签标注帧的索引集，i表示第i帧； 在每次迭代中，所述采样器随机触发传播模式或复习模式，加载两个有标注帧和两个任意视频帧为有标注的视频帧集合，为训练视频； 其中， 所以两个任意帧的加载过程为： 使用传播模式采样i2,j2； 定义哨兵索引范围其中r代表帧间隔半径； 基于时空位置集合中存储的状态和哨兵索引范围进行正确的搜索区域切片，在时域内进行探索i2,j2并生成伪标签； 使用复习模式采样i2,j2，采样器遵循经典的采样策略，随机采样复习已探索过的目标物体快照； 所述两个有标注帧加载过程为： 选择与采样的未标注帧最临近的帧作为所述标注帧 i1的选择定义为， j1的选择定义为， 所述教师网络在所述训练视频的时序上进行探索，从标注帧跟踪到未标注帧，基于传递一致性生成伪标签并构建无监督模板-搜索对，包括： 每组无监督实例包括两个标记帧和两个任意帧 所述教师网络执行前向或后向跟踪； 从被标注的物体快照和开始，在帧和上进行目标的跟踪； 输出两个伪标定框和 遵循传递一致性，得到 基于所述和到的过程，构造一个无监督模板-搜索对 所述学生网络接受所述实例组中的有监督模板-搜索对和所述教师网络构建的所述无监督模板-搜索对，并基于所述有监督模板-搜索对和无监督模板-搜索对进行网络优化，包括： 每组有监督实例包含一个有监督模板-搜索对Zi,Xj，其中 基于所述无监督模板-搜索对按照基准跟踪器计算学生网络的无监督损失 基于所述有监督模板-搜索对Zi,Xj，按照基准跟踪器计算学生网络的有监督损失 基于所述无监督损失和有监督损失进行网络联合优化计算总损失其中λ是一个常数。

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