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龍圖騰網獲悉上海大學;濟寧學院申請的專利一種無人艇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：CN117058547B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202311046258.0，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種無人艇動態目標跟蹤方法是由李恒宇;江云云;劉靖逸;劉軍;王曰英;謝少榮;羅均設計研發完成，并于2023-08-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無人艇動態目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種無人艇動態目標跟蹤方法，該方法為：1）利用無人艇上搭載的相機獲取環境圖像，找出環境圖像中動態目標的圖像；2）確定環境圖像、動態目標圖像的中心坐標，根據環境圖像、動態目標圖像的中心坐標構建狀態量；3）將狀態量輸入動態目標跟蹤網絡模型中，計算得到相機云臺的旋轉姿態角信息；4）根據旋轉姿態角信息計算出云臺電機的動作，根據云臺電機的動作控制云臺電機進行運動；5）重復上述步驟1?4），實現相機跟隨動態目標運動，完成動態目標的跟蹤。本發明動態目標跟蹤算法能夠自適應、精準、穩定地跟蹤各種復雜目標，具有廣泛應用前景。

本發明授權一種無人艇動態目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種無人艇動態目標跟蹤網絡模型的訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：利用無人艇相機云臺上搭載的相機獲取當前時刻環境圖像，對環境圖像進行識別分析，找出環境圖像中需要追蹤的動態目標的圖像， S2：判斷所述動態目標圖像大小是否在預設圖像閾值范圍內，若所述動態目標圖像大小不在預設圖像閾值范圍內，無人艇移動位置后執行步驟S1；若所述動態目標圖像大小處于在預設圖像閾值范圍內，執行步驟S3； S3：確定環境圖像、動態目標圖像的中心坐標，根據所述環境圖像、動態目標圖像的中心坐標構建當前時刻的狀態量st； S4：將所述狀態量st輸入動態目標跟蹤網絡模型中，計算得到相機云臺的旋轉姿態角信息；根據相機云臺的旋轉姿態角信息計算出控制相機云臺運動的云臺電機的動作at，根據計算得到的云臺電機的動作at控制云臺電機進行運動；同時，基于狀態量st構建動態目標跟蹤網絡模型的獎勵函數rtst；其中，所述動態目標跟蹤網絡模型為DDPG強化學習算法神經網絡； S5：重復步驟S1-S3，獲取下一時刻的狀態量st′，將當前時刻的狀態量st、動作at、獎勵rt、下一時刻狀態量st′作為一組經驗數據st，at，rt，st′； S6：重復循環步驟S1-S5，得到多組經驗數據，將所有經驗數據存入經驗池中；然后判斷步驟S1-S5的重復循環次數是否滿所述動態目標跟蹤網絡模型的網絡參數更新步數M，若步驟S1-S5的重復循環次數小于M，執行步驟S1；若步驟S1-S5的重復循環次數等于M，執行步驟S7； S7：采用優先經驗回放算法從所述經驗池中篩選出n組經驗數據，利用篩選出的n組經驗數據依次對所述動態目標跟蹤網絡模型的網絡參數進行更新； S8：重復循環步驟S1-S7，并統計步驟S1-S7重復循環次數，若步驟S1-S7重復循環次數大于等于預設周期數N，結束循環，動態目標跟蹤網絡模型訓練完成，得到所述動態目標跟蹤網絡模型的最優網絡參數；所述預設周期數N大于所述動態目標跟蹤網絡模型收斂時步驟S1-S7的重復循環次數； S9：采用步驟S8得到的最優網絡參數更新所述動態目標跟蹤網絡模型的網絡參數，得到訓練后動態目標跟蹤網絡模型。

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大學;濟寧學院，其通訊地址為：200444 上海市寶山區上大路99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”。