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龙图腾网获悉西安电子科技大学青岛计算技术研究院申请的专利一种目标跟踪检测方法、系统、介质、设备及终端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：CN115861382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211444634.7，技术领域涉及：G06T7/254；该发明授权一种目标跟踪检测方法、系统、介质、设备及终端是由王建东;张渊;董学文;祝幸辉;习宁;李昌令;葛瑞崟;龚少田;沈鸿博设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标跟踪检测方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于静态背景下的运动目标检测技术领域，公开了一种目标跟踪检测方法、系统、介质、设备及终端，智能安防系统接入目标跟踪检测算法后，监控摄像头选择性地输入RGB或灰度图像至系统；系统将RGB或灰度图像传入计算特征差值模型中，对当前输入的画面建立新的模型，从而记录所提取到的背景特征；对于监控的每一帧画面，均得到特征差值模型；系统针对模型根据内置的阈值设定识别出发生变化的区域，根据模型的输出信息将所有的像素点分为背景点和前景点，再根据需要描绘出灰度图或三色图下运动目标的轮廓。本发明输出结果颜色更加贴合现实，使得智能安防检测算法摆脱复杂的建模、光照变化的影响及边缘设备低算力等限制，实现智能安防。

本发明授权一种目标跟踪检测方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种目标跟踪检测方法，其特征在于，所述目标跟踪检测方法包括：智能安防系统接入目标跟踪检测算法后，监控摄像头选择性地输入RGB或灰度图像至系统；系统将RGB或灰度图像传入黑盒进行特征差值模型的计算，对当前输入的画面建立新的模型；对于监控的每一帧画面，均得到特征差值模型；对于每一帧图像，只需要判断其特征是否发生变化，然后针对模型内置的阈值设定识别出发生变化的区域，根据模型的输出信息将所有的像素点分为背景点和前景点，再根据需要描绘出灰度图或三色图下运动目标的轮廓； 所述目标跟踪检测方法包括以下步骤： 步骤一，对当前的监控画面进行像素级学习，每个点均基于邻域像素生成一组特征差值，特征差值是像素点之间的关联性，从而得到特征差值模型，利用特征差值模型记录当前监控画面下的背景信息； 步骤二，当存在运动目标进入监控画面时，算法的输入发生变化，系统将模型发生变化的像素点进行标记，根据面积大小或上下文信息判断其为前景点或噪点； 步骤三，计算机对所有被标记的区域进行预处理，通过预处理排除掉噪点后，将所有像素点分为背景点和前景点，最终根据需要勾勒出彩色背景下或灰度背景下的运动目标； 所述步骤一中的对当前的监控画面进行像素级学习，每个点均基于邻域像素生成一组特征差值，特征差值是像素点之间的关联性，从而得到特征差值模型，利用特征差值模型记录当前监控画面下的背景信息包括： 1对于任意像素点令其周围的八个像素β为邻域，得到一维特征向量： αβ1,β2,β3,β4,β5,β6,β7,β8； 2设Gx、Fx分别为差值计算函数以及归一化函数，由一维特征向量得到归一化后的特征差值S＝FGα，通过数学运算的方式模拟深度学习的特征提取过程； 3对于当前的帧建立特征差值模型，其中h和w分别为高和宽； 特征差值模型记录由邻域像素值的差值所映射的像素点之间的关联性。

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