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龍圖騰網獲悉大連理工大學;青島新一代人工智能技術研究院;青島圖靈科技有限公司申請的專利基于LBP特征及語義特征的動態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：CN120411176B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510913600.5，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于LBP特征及語義特征的動態目標跟蹤方法是由劉雪莉;盧湖川;馮棟;劉恒源設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于LBP特征及語義特征的動態目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于LBP特征及語義特征的動態目標跟蹤方法，所述方法通過計算幀間圖像中目標的偏移量，引入運動放大系數、不確定性估計等技術可以精確預測并縮小第一搜索區域，降低計算量的同時減少背景信息對目標的干擾。本發明通過ResNet?50來提取目標特征，在保證目標特征判別力和魯棒性的同時對其進行降維處理，有效避免了計算量過大和復雜度較高的問題。通過精確定位和縮小目標所在的第一搜索區域以及魯棒的特征提取與協同交互，以增強在目標運動難擬合、光照條件復雜、目標被遮擋、等復雜條件下對目標持續且穩定跟蹤的能力。

本發明授權基于LBP特征及語義特征的動態目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LBP特征及語義特征的動態目標跟蹤方法，所述目標出現在不同時刻的多幀圖像中，其中每一時刻對應一幀圖像，其特征在于，所述方法包括： 確定所述目標對應的初始幀圖像，在所述初始幀圖像中對所述目標進行標注以得到標注區域，并對所述標注區域進行剪裁得到模板區域； 確定第二幀圖像的第一中心點坐標和第三幀圖像的第二中心點坐標，根據所述第一中心點坐標和所述第二中心點坐標確定所述目標的偏移坐標；所述第二幀圖像和第三幀圖像相鄰，且均位于待跟蹤圖像之前，所述第三幀目標圖像與所述待跟蹤圖像相鄰，所述待跟蹤圖像為所述目標在某一時刻的一幀圖像； 根據所述初始幀圖像的第三中心點坐標和所述第二幀圖像的第一中心點坐標確定第三幀圖像中目標的第一偏移坐標，根據所述第三幀圖像的第二中心點坐標和所述第二幀圖像的第一中心點坐標確定所述待跟蹤圖像中目標的第二偏移坐標； 根據所述第二偏移坐標和第二中心點坐標確定所述待跟蹤圖像中第一搜索區域的預測中心點坐標； 根據所述第一偏移坐標和第一中心點坐標確定所述第三幀圖像中第二搜索區域的中心點坐標； 根據所述第二中心點坐標和所述第二搜索區域的中心點坐標確定預測誤差；并對所述第一搜索區域的邊長進行調整，以更新所述第一搜索區域的邊長； 根據所述預測中心點坐標和邊長對所述待跟蹤圖像進行剪裁得到第一搜索區域； 確定所述模板區域的模板區域紋理特征和所述第一搜索區域的第一搜索區域紋理特征； 通過ResNet-50主干網絡結合雙線性插值上采樣對所述模板區域進行操作得到模板區域降維語義特征；通過ResNet-50主干網絡結合雙線性插值上采樣對所述第一搜索區域進行操作得到第一搜索區域降維語義特征； 根據所述模板區域紋理特征和所述模板區域降維語義特征確定模板區域特征；根據所述第一搜索區域紋理特征和所述第一搜索區域降維語義特征確定第一搜索區域特征； 根據所述模板區域特征和所述第一搜索區域特征確定注意力權重；將多個注意力權重沿著通道維度進行拼接得到注意力結果； 根據所述注意力權重確定注意力權重峰值集中度，根據所述注意力結果確定熵值； 若所述注意力權重峰值集中度小于第一閾值或熵值大于第二閾值，則重新確定第一搜索區域及提取第一搜索區域特征；反之，則根據所述第一搜索區域特征和所述注意力結果確定交互特征； 通過目標分類預測頭對交互特征進行操作得到所述目標的類別和所述目標的目標邊界框位置對應的置信度分數；通過位置回歸預測頭對交互特征進行操作得到所述目標的目標邊界框位置；采用漢寧窗口降低當前幀圖像中多個邊界框位置的置信度分數，所述多個邊界框位置為除離前一幀圖像中目標邊界框位置最近的邊界框位置以外的其他邊界框位置；最終選擇置信度分數最高的邊界框位置作為跟蹤結果。

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