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龙图腾网获悉电子科技大学中山学院申请的专利协作机器人目标跟踪方法、装置及计算机可读存储介质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：CN116612149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310478586.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权协作机器人目标跟踪方法、装置及计算机可读存储介质是由彭芳;蔡缪哲;许勤益;方树煜;曹芳淇;蔡梓楠;于楚泓;黎萍;李毅飞设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本协作机器人目标跟踪方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种协作机器人目标跟踪方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：从协作机器人的摄像装置传来的实时图像帧中提取预定的起始图像帧作为当前图像帧；依据目标跟踪框内图像的实际色调和实际饱和度建立二维联合直方图；对二维联合直方图进行反向投影获得二维联合概率图；采用自适应滤波器对二维联合概率图进行空间滤波以获得优化概率图；以当前图像帧的下一图像帧更新当前图像帧；基于均值漂移算法模型依据优化概率图在更新后的当前图像帧中重新确定出目标跟踪框并跳回上一步骤。本实施例能有效提供目标跟踪的准确度。

本发明授权协作机器人目标跟踪方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种协作机器人目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括依序执行的以下步骤： 步骤S1，从协作机器人的摄像装置采集并传来的实时图像帧中提取预定的起始图像帧作为当前图像帧，并从所述当前图像帧内确定出包含预定运动目标的目标跟踪框； 步骤S2，依据所述目标跟踪框内图像的实际色调和实际饱和度建立二维联合直方图； 步骤S3，对所述二维联合直方图进行反向投影获得二维联合概率图； 步骤S4，采用自适应滤波器对所述二维联合概率图进行空间滤波以获得优化概率图； 步骤S5，以当前图像帧的下一图像帧更新所述当前图像帧；以及 步骤S6，基于均值漂移算法模型依据所述优化概率图在更新后的所述当前图像帧中重新确定出包含所述预定运动目标的目标跟踪框，然后，还分析当前图像帧与其上一图像帧两者各自对应的目标跟踪框内图像的实际相似度，当所述实际相似度不小于第一预定相似度阈值时跳回步骤S5，当所述实际相似度小于第一预定相似度阈值时，按照以下公式修正所述二维联合直方图，然后跳回步骤S3： ， 其中，表示当前图像帧对应的目标跟踪框内图像实际的二维联合直方图，表示当前图像帧的上一图像帧对应的目标跟踪框内图像实际的二维联合直方图，表示修正后的二维联合直方图，α为预定常量。

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