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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和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：CN118426461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410377492.X，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和系统是由于欣波;贺威;梁天天;吴逸帆;张爽;冯楠;侯静怡;张冬浩设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和系统，涉及仿生四足机器人环境感知技术领域，包括：获取仿生四足机器人所在环境的目标图像数据；目标图像数据中包括待跟随目标的图像信息；基于改进的多目标识别算法，在目标图像数据中识别待跟随目标，并基于多目标跟踪算法锁定待跟随目标；采用基于图像视觉信息的跟随策略，对待跟随目标进行跟随；其中，改进的多目标识别算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于权重的非极大值抑制算法的目标检测后处理过程。本发明缓解了现有技术中存在的自主跟随时智能化不高的技术问题。

本发明授权基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法，其特征在于，应用于仿生四足机器人；所述方法包括： 获取所述仿生四足机器人所在环境的目标图像数据；所述目标图像数据中包括待跟随目标的图像信息； 基于改进的多目标识别算法，在所述目标图像数据中识别所述待跟随目标，并基于多目标跟踪算法锁定所述待跟随目标； 采用基于图像视觉信息的跟随策略，对所述待跟随目标进行跟随； 其中，所述改进的多目标识别算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于权重的非极大值抑制算法的目标检测后处理过程； 所述改进的多目标识别算法，包括： 采用基于深度学习的目标检测算法，检测所述目标图像数据中多个识别边界框； 基于预设分类器对所述多个识别边界框进行分类识别，得到每个识别边界框的分类得分； 选择具有最高分类得分的第一识别边界框，计算与所述多个识别边界框中其余的识别边界框的交并比； 对所述交并比在预设阈值以上的识别边界框的分类得分，进行基于目标权重的修正，得到修正之后的分类得分； 基于所述修正之后的分类得分，对所述多个识别边界框进行非极大值抑制算法过滤； 其中，所述基于目标权重的修正包括： sk表示第k个识别边界框的分类得分；Nt表示所述预设阈值；bk表示集合中的第k个识别边界框；M表示所述第一识别边界框；IoU表示所述第一识别边界框和第k个识别边界框的交并比。

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