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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于局部跟踪器的红外小目标跟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：CN116543178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310339956.3，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权基于局部跟踪器的红外小目标跟踪方法及系统是由陆易;姜明新;王梓轩;甘峰瑞;曹宇设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部跟踪器的红外小目标跟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局部跟踪器的红外小目标跟踪方法及系统，方法包括：步骤1：基于预训练好的多卷积层网络生成网络中每个卷积层对应的过滤器；步骤2：生成多个局部跟踪器，每个局部跟踪器包括一个多层卷积层网络、多个过滤器、一个融合模块和一个最大值求解模块；步骤3：对所述局部跟踪器进行训练，得到训练好的局部跟踪器；步骤4：将待识别区域划分为多个局部区域，并将训练好的局部跟踪器部署于不同的局部区域进行目标跟踪，在跟踪过程中，如果本地局部跟踪器定位到目标，则局部跟踪器跟随目标移动，在后续帧中继续跟踪目标，直至跟踪不到目标。本发明可实现频繁不连续移动目标的长期跟踪。

本发明授权基于局部跟踪器的红外小目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部跟踪器的红外小目标跟踪方法，其特征在于该方法包括： 步骤1：基于预训练好的多卷积层网络生成网络中每个卷积层对应的过滤器； 步骤2：生成多个局部跟踪器，每个局部跟踪器包括一个多卷积层网络、多个过滤器、一个融合模块和一个最大值求解模块，所述多卷积层网络用于将输入的图像帧经过处理后在每层卷积层上输出对应的特征图，每个所述过滤器连接多卷积层网络对应卷积层，用于将对应卷积层输出的特征图进行过滤，所述融合模块连接所有过滤器，用于将所有过滤器的输出融合，得到融合特征图，所述最大值求解模块连接所述融合模块，用于求取融合特征图中最大值，将最大值对应的位置作为目标位置输出； 步骤3：对所述局部跟踪器进行训练，得到训练好的局部跟踪器； 步骤4：将待识别区域划分为多个局部区域，并将训练好的局部跟踪器部署于不同的局部区域进行目标跟踪，在跟踪过程中，如果本地局部跟踪器定位到目标，则局部跟踪器跟随目标移动，在后续帧中继续跟踪目标，直至跟踪不到目标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人淮阴工学院，其通讯地址为：223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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