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龍圖騰網獲悉石家莊學院申請的專利基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120219442B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510632425.2，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法是由段麗英;王云霞;孟惜;韓明;劉旭寧;劉智國;李燕;董倩;賈夢;向存真設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法，屬于機器視覺技術領域，包括：在復雜場景中對指定目標按照不同的運動軌跡進行移動及視頻拍攝，對拍攝視頻進行幀拆分；采用卷積網絡對幀圖像進行特征提取，得到第一特征圖，并基于空間轉換網絡對第一特征圖進行空間變換和目標區域聚焦，得到第二特征圖；基于卷積網絡對第二特征圖進行高級特征提取，進行預測目標鎖定；基于所有預測目標的鎖定位置且按照幀順序進行先后排序得到預測軌跡并與相應移動軌跡進行對比分析，得到移動邊界差異集；基于所有移動邊界差異集對目標跟蹤邊進行優化調整。在復雜場景下，即使目標受到各種干擾和變化，經過優化調整的目標跟蹤邊也能更穩定地跟蹤目標。

本發明授權基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于空間轉換網絡與卷積網絡的目標跟蹤方法，其特征在于，包括： 步驟1：在復雜場景中對指定目標按照不同的運動軌跡進行移動及視頻拍攝，并對拍攝視頻進行幀拆分； 步驟2：采用卷積網絡對幀圖像進行特征提取，得到第一特征圖，并基于所述空間轉換網絡對所述第一特征圖進行空間變換和目標區域聚焦，得到第二特征圖； 步驟3：基于所述卷積網絡對所述第二特征圖進行高級特征提取，進行預測目標鎖定； 步驟4：基于所有預測目標的鎖定位置且按照幀順序進行先后排序得到預測軌跡并與相應移動軌跡進行對比分析，得到移動邊界差異集，其中，所述移動邊界差異集包括每個幀圖像的邊界差異區域形狀； 步驟5：基于所有移動邊界差異集對目標跟蹤邊進行優化調整； 基于所有移動邊界差異集對目標跟蹤邊進行優化調整，包括： 基于所述移動邊界差異集將每個圖像幀的鎖定位置的實際邊界與標準邊界分別映射到二維坐標系中，確定所述實際邊界與標準邊界的邊界差異區域形狀，并確定所述邊界差異區域形狀的差異面積Si、最大差異距離L1i以及最小差異距離L2i，其中，實際邊界為預測目標的邊界； 若，此時，向對應圖像幀賦予0，否則，向圖像幀賦予1，其中，表示面積差異閾值；表示目標物體的半徑；表示邊界識別精度；表示對應拍攝視頻中圖像幀的數量； 將賦予1的圖像幀視為第一幀，從所述復雜背景中摳取所述第一幀對應邊界差異區域形狀下的背景，視為模糊背景； 若所述模糊背景為外擴類型，此時，將所述模糊背景以及指定目標的圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，鎖定目標邊緣； 若所述模糊背景為內縮類型，此時，基于灰度共生矩陣分別提取所述模糊背景以及指定目標的圖像的紋理特征，根據所述紋理特征鎖定目標邊緣； 若所述模糊背景既為外擴類型又為內縮類型，此時，根據所述指定目標的已知形狀特征，且結合對應圖像幀下的標準軌跡中心點進行邊緣自繪制，鎖定目標邊緣； 根據所述目標邊緣與對應圖像幀下的標準邊緣進行再次差異分析，得到更新差異向量； 將所述更新差異像向量中的非0元素分別投射到二維坐標系中，若每個非0元素的差異面積小于等于且所述更新差異向量中所有非0元素的差異面積的方差小于a1，此時，將每個圖像幀的目標邊緣保留； 否則，人為框選每個第一幀的目標邊緣以及構建所述第一幀的差異距離集，并得到所述第一幀的標注圖像，對神經網絡進行優化訓練，直到對所有移動邊界差異集分析完成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人石家莊學院，其通訊地址為：050000 河北省石家莊市高新技術開發區珠峰大街288號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。