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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位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：CN115601400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211361510.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位方法是由潘汉;刘洋;彭湃;敬忠良;黄健哲设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位方法，涉及水下机器人及视频目标跟踪领域。包括以下步骤：构建水下视频目标多模检测跟踪系统，包含有成像声呐、双目相机、深度计、惯性测量单元IMU等多传感器；建立基于多模融合的水下动目标检测方法；构建基于相关滤波畸变抑制的跟踪定位模型；采用交替方向乘子法ADMM算法，求解基于相关滤波畸变抑制的相关滤波器学习最小化问题；基于线性加权的目标表观模型更新方法；完成视频目标的多模跟踪定位性能评估与分析。本发明可提高水下无人系统的目标检测跟踪与定位的可行性和有效性，为水下机器人、深海探测、空间机器人操作与控制的发展提供理论与技术支撑。

本发明授权一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位方法在权利要求书中公布了：1.一种抑制相关滤波畸变的视频目标多模融合跟踪定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设计并构建水下视频目标多模检测跟踪系统； 步骤2、建立基于多模融合的水下动目标检测方法； 步骤3、构建基于相关滤波畸变抑制的跟踪定位模型； 步骤4、求解基于相关滤波畸变抑制的相关滤波器学习最小化问题； 步骤5、基于线性加权的目标表观模型更新方法； 步骤6、完成视频目标的多模跟踪定位性能评估与分析； 所述步骤3，给定一个向量化的目标样本且有个通道，也就是；理想的向量化响应记为；定义为选择矩阵，用于筛选输入目标样本每个通道的中间个元素，同时是从第个通道学习到的相关滤波分量；；针对学习过程中的相关滤波器畸变问题，定义用于抑制滤波器畸变的响应图和： 1 其中，代表着两个二维响应图尖峰的局部偏差；符号代表着二维平移操作；通过最小化上式来实现相关滤波器畸变的辨识或定位，也就是抑制滤波器畸变正则项； 则目标函数： 2 其中，下标和分别代表着第和第帧；公式中的第三项用于抑制相关滤波器的畸变；参数代表着畸变罚参数；选择矩阵用于保证足够的搜索区域； 将公式2的目标函数转化为矩阵形式 3 其中，是输入目标样本的矩阵形式；是一个的单位矩阵；符号以及分别代表着Kronecker积以及共轭转置操作；代表着上一帧的响应图，且它的值等于； 将公式3转至频域，那么 4 其中，的上标波浪线代表着将变量转至频域，也就是使用离散傅立叶变换，类似的定义； 所述步骤4，基于增强Lagrangian的最优化框架，得到目标函数 5 其中，是惩罚因子，Lagrangian向量的傅里叶形式是。

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