上海獅尾智能化科技有限公司施維獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海獅尾智能化科技有限公司申請的專利基于局部圖像數據學習的無人機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：CN108776973B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：201810452941.7，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于局部圖像數據學習的無人機目標跟蹤方法是由施維;王勇設計研發完成，并于2018-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于局部圖像數據學習的無人機目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：一種基于局部圖像數據學習的目標跟蹤方法，包括：對目標周圍進行密集采樣，采樣得到的即為潛在目標，超出采樣框的將舍棄；在基于局部數據，提取圖像的局部特征，同時對局部數據進行學習；用結構支持向量機作為分類器，采取判別式跟蹤的方法；計算圖像的顯著性特征，來獲取物體的位置；通過結構支持向量機的跟蹤位置，和顯著性得到的物體位置，對兩個位置進行融合，確定最終物體的位置；根據預測，更新正負支持向量。本發明提供的方法，對各種場景下比如：遮擋、光線變化和尺度變化等，能夠取得較好的跟蹤結果。
本發明授權基于局部圖像數據學習的無人機目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于局部圖像數據學習的目標跟蹤方法，其特征是包括基于局部圖像數據學習，得到局部特征，然后在判別式跟蹤的框架下，結合顯著性特征的融合視頻實施目標跟蹤； 具體步驟如下： 1對目標周圍進行密集采樣，采樣得到的即為潛在目標，超出采樣框的將舍棄； 2在基于局部數據，提取圖像的局部特征，同時對局部數據進行學習； 3用結構支持向量機作為分類器，采取判別式跟蹤的方法，改善所提取的局部特征； 4計算圖像的顯著性特征，來獲取物體的位置； 5通過結構支持向量機的跟蹤位置，和顯著性得到的物體位置，對兩個位置進行融合，確定最終物體的位置； 6根據預測，更新正負支持向量； 所述的局部特征表示為： KC，Δx＝exp-ds2＝exp{-ΔxTCΔx}， 其中Δx＝[dx1，dx2]T，ds2≈ΔxTCΔx； 其中，C的計算如下： 式中，u1和u2表示矩陣C的特征向量，s1和s2表示矩陣C的特征值，ε，τ，α的數值分別選為10-8、0.4和0.2。
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上海獅尾智能化科技有限公司，其通訊地址為：200120 上海市浦東新區書院鎮麗正路1628號4幢4501室；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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