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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种低延迟目标跟踪方法、设备、介质及产品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：CN118628531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410948169.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种低延迟目标跟踪方法、设备、介质及产品是由李清东;全何宜;董希旺;于江龙;化永朝;任章设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低延迟目标跟踪方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种低延迟目标跟踪方法、设备、介质及产品，涉及目标跟踪领域，通过获取待跟踪目标的帧图像和在预设时间段内的事件集合；基于事件集合，生成高频率事件帧和低频率事件帧；基于低频率事件帧和帧图像，利用多模态融合目标跟踪模型，确定目标跟踪框；基于目标跟踪框，利用高斯拉普拉斯算子和滑动窗口法，确定最新模板；基于高频率事件帧、目标跟踪框和最新模板，利用轻量化图像匹配网络，确定当前时刻的目标像素位置；基于目标跟踪框和当前时刻的目标像素位置，利用卡尔曼滤波或者基于增强状态的卡尔曼滤波，估计当前目标像素位置和像素速度。本申请在保持较高精度的同时，实现了低延迟的目标跟踪。

本发明授权一种低延迟目标跟踪方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种低延迟目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取待跟踪目标的帧图像和在预设时间段内的事件集合； 基于所述事件集合，生成事件帧；所述事件帧包括高频率事件帧和低频率事件帧； 基于所述低频率事件帧和所述帧图像，利用多模态融合目标跟踪模型，确定目标跟踪框； 基于所述目标跟踪框，利用高斯拉普拉斯算子和滑动窗口法，确定最新模板； 基于所述高频率事件帧、所述目标跟踪框和所述最新模板，利用轻量化图像匹配网络，确定当前时刻的目标像素位置；所述轻量化图像匹配网络包括特征提取模块、特征融合模块和坐标回归模块；所述特征提取模块包括两个编码器-解码器结构；所述编码器-解码器结构包括4层编码器网络和4层解码器网络；所述特征融合模块包括拼接操作、卷积长短期记忆神经网络和融合单元；所述坐标回归模块包括多层感知机； 基于所述目标跟踪框和当前时刻的所述目标像素位置，利用卡尔曼滤波或者基于增强状态的卡尔曼滤波，估计当前目标状态；目标状态包括目标像素位置和像素速度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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