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龙图腾网获悉深圳深知未来智能有限公司申请的专利一种基于视觉的智能无人机单目标追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：CN119048566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411534916.5，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种基于视觉的智能无人机单目标追踪方法及系统是由邓熊狮;林景洲;郭奇锋;张齐宁设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的智能无人机单目标追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的智能无人机单目标追踪方法及系统，应用于图像处理技术领域，包括：获取云台高清数据，并进行数据预处理，得到目标标定数据以及连续运动的目标图像数据；基于目标标定数据，训练基于改进YOLOV5的目标检测模型，得到目标检测结果；其中，YOLOV5的改进，包括：利用Focaler‑IoU重构YOLOV5的IoU损失计算方式；基于连续运动的目标图像数据，训练基于NanoTrack的目标追踪模型，对目标检测结果进行目标追踪，并引入卡尔曼滤波轨迹预测进行辅助追踪。本发明有效提高了无人机目标追踪的实时性、准确性和稳定性。

本发明授权一种基于视觉的智能无人机单目标追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的智能无人机单目标追踪方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取云台高清数据，并进行数据预处理，得到目标标定数据以及连续运动的目标图像数据； 步骤2：基于所述目标标定数据，训练基于改进YOLOV5的目标检测模型，得到目标检测结果；其中，所述YOLOV5的改进，包括：利用Focaler‑IoU重构所述YOLOV5的IoU损失计算方式； 步骤3：基于所述连续运动的目标图像数据，训练基于NanoTrack的目标追踪模型，对所述目标检测结果进行目标追踪，并引入卡尔曼滤波轨迹预测进行辅助追踪； 步骤2中，对所述YOLOV5的改进，还包括：在所述YOLOV5的头部网络增加一个用于检测4×4像素大小目标的极小目标检测头，由三个检测头变为四个检测头； 步骤2中，对所述YOLOV5的改进，还包括：在所述YOLOV5的第一个卷积层网络，利用大步长减少图像数据大小； 步骤2中，对所述YOLOV5的改进，还包括：在所述YOLOV5的基础上，引入C_BIoU使目标连续且可被选中； 步骤3中，引入卡尔曼滤波轨迹预测进行辅助追踪，具体为： 根据所述目标追踪模型输出的目标置信度δ，使用不同的匹配方法进行计算，具体为： 当δ≥α时，使用L2范式匹配预测航迹目标框和追踪目标框,如下： dw＝|WA‑WB|； dh＝|hA‑hB|； 其中，α为目标置信度阈值；WA、hA分别为真实边界框的宽和高；为真实边界框的坐标；WB、hB分别为预测边界框的宽和高；为预测边界框的坐标；当L2≤ε时，表明目标匹配明确，调用卡尔曼滤波进行轨迹预测和更新操作，否则进行卡尔曼滤波轨迹预测；ε为L2范式阈值； 当β＜δ＜α时，使用IoU进行匹配，如下： 其中，β为目标置信度阈值；Intersection·Areao为真实边界框和预测边界框的交集面积；Union·Areao为真实边界框和预测边界框的并集面积；当IoU＞θ时，表明目标匹配明确，调用卡尔曼滤波进行轨迹预测和更新操作，否则进行卡尔曼滤波轨迹预测；θ为目标框和预测框交并比loU阈值； 当δ≤β时，进行卡尔曼滤波轨迹预测。

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