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龙图腾网获悉西安汇智信息科技有限公司申请的专利改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法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：CN117095025B 。

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：202310379992.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法是由黄鹤;惠晓滨;李文龙;黄莺;崔颢;梁浩锋;韩亚东;罗望;王乐设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法，提取跟踪区域方向梯度直方图作为特征模板，基于巴氏距离相似度函数设计了一种食肉植物算法跟踪框架；其次，设计了一种短期记忆模块来预测跟踪过程中食肉植物算法的初始化个体，同时，在迭代过程中设计了一种随机跟随策略及种群划分机制，并作为搜索策略引入跟踪框架中；在方向梯度直方图基础上融合了ResNet‑50中的Conv2‑1与Conv4‑3两层特征，设计了一种自适应学习率动态更新模板，在种群维度上添加二维比例感知因子，以适应目标窗口的尺度变化。实验结果表明，本发明能够适应复杂场景中的环境变化，对目标车辆长期保持稳定跟踪，与现有技术相比，跟踪精度和鲁棒性均有大幅提升。

本发明授权改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.改进食肉植物算法优化的车辆长期目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从车辆视频序列的第t帧定位跟踪目标，获得第t帧的目标位置信息，对跟踪目标进行特征提取，得到第t帧的目标模板γt； 步骤2：基于目标模板，利用改进的食肉植物算法搜寻若干目标候选框； 步骤3：基于若干目标候选框从车辆视频序列的第t+1帧中生成若干候选模板； 步骤4：将第t+1帧提取的候选模板与第t帧提取的目标模板进行相似度匹配，选出最优相似度的侯选模板对应的目标候选框作为第t+1帧的跟踪目标，对跟踪目标进行特征提取，得到第t+1帧的目标模板γbestt+1； 步骤5：将第t+1帧目标模板和第t帧目标模板通过模板学习机制进行融合，得到新的目标模板γt+1，重复步骤2-5，直到视频序列的最后一帧； 其中，所述改进的食肉植物算法的繁殖过程为： 其中，Ci表示食肉植物算法中的植物，Pi为猎物，i≠v，Cv为随机选择的食肉植物，rr为繁殖率，设为1.8，f表示对个体求相似度，k表示CPA算法的当前迭代次数； 若种群规模为n，植物数量为nc，剩余个体均为猎物，数量为np，通过设置种群划分机制，使猎物数量迭代次数自适应递减，植物数量相应随迭代次数自适应递增，故设计比例因子κ调节种群占比，植物数量为n×κ，猎物数量为n×1-κ； 其中，κfirst和κend为比例初值和比例终值，分别设为0.2和0.5，κ1是阻尼系数并大于0，k是当前迭代次数，kmax为最大迭代次数。

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