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龙图腾网获悉苏州一际智能科技有限公司申请的专利智能自适应多策略目标重定位方法及装置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：CN121353341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511892265.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权智能自适应多策略目标重定位方法及装置是由李智宇;赵月峰;郝家品设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能自适应多策略目标重定位方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能自适应多策略目标重定位方法及装置，该方法包括：对目标参考图像进行多维度视觉特征分析，获得目标特征画像；根据目标特征画像，从预置的多种目标定位算法中确定初始激活策略集合；对视频序列中的图像帧，执行周期性重定位流程，该流程包括：基于初始激活策略集合，对当前图像帧并行执行多策略目标检测，获得各算法输出的候选位置和置信度；对各算法输出的候选位置和置信度进行融合，得到当前图像帧中的目标的重定位结果；以及当满足预设周期或者触发预设条件时，重新执行多策略目标检测与融合，以校正累积定位误差。本发明的方法及装置通过特征自适应选择与多策略智能融合，提升了复杂场景下目标重定位的成功率与稳定性。

本发明授权智能自适应多策略目标重定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能自适应多策略目标重定位方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标参考图像进行多维度视觉特征分析，获得目标特征画像，其中，目标特征画像包括纹理丰富度、边缘密度、颜色分布多样性和图像清晰度； 根据目标特征画像，从预置的多种目标定位算法中确定初始激活策略集合，其中，所述多种目标定位算法包括：尺度不变特征变换算法、模板匹配算法、颜色直方图算法和混合特征算法；其包括：将混合特征算法作为默认策略，纳入初始激活策略集合；为纹理丰富度、边缘密度、颜色分布多样性和图像清晰度分别设定对应的纹理丰富度阈值、边缘密度阈值、颜色分布多样性阈值和图像清晰度阈值；若图像清晰度大于图像清晰度阈值，执行如下判断：若纹理丰富度大于纹理丰富度阈值，将尺度不变特征变换算法纳入初始激活策略集合；若纹理丰富度小于或者等于纹理丰富度阈值且边缘密度大于边缘密度阈值，将模板匹配算法纳入初始激活策略集合；若纹理丰富度小于或者等于纹理丰富度阈值且边缘密度小于或者等于边缘密度阈值且颜色分布多样性大于颜色分布多样性阈值，将颜色直方图算法纳入初始激活策略集合；若图像清晰度小于或者等于图像清晰度阈值，尺度不变特征变换算法、模板匹配算法或者颜色直方图算法都不被纳入初始激活策略集合； 对视频序列中的图像帧，执行周期性重定位流程，所述流程包括： 基于初始激活策略集合，对当前图像帧并行执行多策略目标检测，获得各算法输出的候选位置和置信度； 对各算法输出的候选位置和置信度进行融合，得到当前图像帧中的目标的重定位结果； 当满足预设周期或者触发预设条件时，重新执行多策略目标检测与融合，以校正累积定位误差； 其中，若初始激活策略集合中包括尺度不变特征变换算法，所述基于初始激活策略集合，对当前图像帧并行执行多策略目标检测，获得各算法输出的候选位置和置信度，包括：基于尺度不变特征变换算法，提取当前图像帧的关键点和描述子；将当前图像帧的描述子与从目标参考图像中预先提取的参考描述子进行匹配，得到多个初始匹配对；采用比率测试算法对多个初始匹配对进行筛选，得到多个优质匹配对；基于多个优质匹配对，采用随机抽样一致性算法，计算得到一个单应性矩阵作为几何变换关系；基于单应性矩阵，将目标参考图像中的目标区域的坐标映射至当前图像帧的坐标系中，确定目标在当前图像帧中的候选位置，并计算候选位置对应的目标区域面积；基于经随机抽样一致性算法验证后的内点比例以及候选位置与目标参考图像中的参考目标之间的面积匹配度，计算与候选位置对应的置信度，其中，置信度通过加权融合内点比例和面积匹配度得到； 其中，若初始激活策略集合中包括模板匹配算法，所述基于初始激活策略集合，对当前图像帧并行执行多策略目标检测，获得各算法输出的候选位置和置信度，包括：将当前图像帧转换为灰度图像；从目标参考图像获取目标的灰度模板图像；通过以预设的多个缩放因子对灰度模板图像进行缩放，生成多尺度模板集合；在当前图像帧的灰度图像上，依次使用多尺度模板集合中的每一个模板，以滑动窗口方式进行遍历；针对每一次滑动窗口比对，计算滑动窗口内图像块与当前模板之间的归一化互相关系数，作为该位置的相似度；遍历完成后，从所有位置、所有尺度的计算结果中，选取相似度最高的值及其对应的滑动窗口的位置；将滑动窗口的位置的中心坐标确定为候选位置，并将最高的相似度值作为与该候选位置对应的置信度。

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