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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种实时单目标长时跟踪方法及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：CN116168059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211589888.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种实时单目标长时跟踪方法及系统是由侯云;陈颖;潘灵;钟瑜;方科;孙德荣;刘红伟;贾明权;张昊;吴明钦设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时单目标长时跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实时单目标长时跟踪方法，包括：步骤1、获取当前图像帧，在模板库中选择模板确定被跟踪目标；将图像帧与被跟踪目标进行匹配，检测图像帧中是否存在目标，若存在，则进入步骤2，若不存在，则重新检测；步骤2、采用FDSSST目标跟踪算法进行跟踪，在输出置信度≥设定目标置信度阈值时，认为正确跟踪，进入步骤3；否则认为跟踪失败，进入步骤1进行下一图像帧检测；步骤3、根据相邻两帧图像中目标的特征相似度判断是否发生偏差，若不发生偏差，更新模板库中的目标模板，否则重新选择模板对当前图像帧进行目标重新检测。本发明将深度学习算法与滤波器算法进行结合，提高了目标追踪的准确率和成功率，也保证了跟踪的时效性。

本发明授权一种实时单目标长时跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实时单目标长时跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取当前图像帧，在模板库中选择模板确定被跟踪目标；将图像帧与被跟踪目标进行匹配，检测图像帧中是否存在目标，若存在，则确定目标位置并进入步骤2，若不存在，则选择模板继续匹配下一图像帧； 步骤2、基于目标位置，采用FDSST目标跟踪算法，对目标进行跟踪，在FDSST输出置信度大于等于设定目标置信度阈值时，认为正确跟踪，持续跟踪并进入步骤3；否则认为跟踪失败，选择同一模板进入步骤1，对下一帧图像进行目标匹配检测； 步骤3、实时根据相邻两帧图像中被跟踪目标的特征相似度判断是否发生偏差，若不发生偏差，更新模板库中的目标模板，否则选择同一模板对当前图像帧重新进行目标的匹配检测，进入步骤1； 所述步骤1中，采用注意力质量感知模型完成图像帧与被跟踪目标的匹配，具体过程如下： 步骤1.1、采用轻量级卷积神经网络提取图像的多尺度特征，并将其缩放到同一尺度下； 步骤1.2、依次利用通道注意力机制和空间注意力机制，建模出不同通道和空间区域之间的相关性，获取每个特征通道和不同图像区域的重要程度，从而为特征赋予不同的权重系数，生成最终特征图； 步骤1.3、利用质量感知模板匹配算法对图像帧与模板中被跟踪目标的最终特征图进行匹配，完成被跟踪目标的检测； 所述步骤1.3中，匹配的具体过程为： 步骤1.3.1、计算被跟踪目标的图像块特征在图像帧中匹配的似然函数值和计算图像帧的图像块特征在被跟踪目标中匹配的似然函数值； 步骤1.3.2、计算似然函数值与似然函数值的乘积，用于评价匹配质量； 步骤1.3.3、确定最佳匹配质量值，若最佳匹配质量值大于设定的匹配阈值，则表示检测到目标； 所述步骤1.3.1中，似然函数值， 似然函数值， 其中，、分别表示属于图像帧或被跟踪目标的任意一个图像块，T为被跟踪目标，t为被跟踪目标的当前图像块，S为图像帧，s为图像帧的当前图像块，ft和fs分别t和s的最终特征图，ρ.是衡量被跟踪目标和当前图像帧相似性的标准，α为温度参数。

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