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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連理工大學(xué);青島新一代人工智能技術(shù)研究院;青島圖靈科技有限公司申請(qǐng)的專利基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120411176B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510913600.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法是由劉雪莉;盧湖川;馮棟;劉恒源設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法，所述方法通過計(jì)算幀間圖像中目標(biāo)的偏移量，引入運(yùn)動(dòng)放大系數(shù)、不確定性估計(jì)等技術(shù)可以精確預(yù)測(cè)并縮小第一搜索區(qū)域，降低計(jì)算量的同時(shí)減少背景信息對(duì)目標(biāo)的干擾。本發(fā)明通過ResNet?50來提取目標(biāo)特征，在保證目標(biāo)特征判別力和魯棒性的同時(shí)對(duì)其進(jìn)行降維處理，有效避免了計(jì)算量過大和復(fù)雜度較高的問題。通過精確定位和縮小目標(biāo)所在的第一搜索區(qū)域以及魯棒的特征提取與協(xié)同交互，以增強(qiáng)在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)難擬合、光照條件復(fù)雜、目標(biāo)被遮擋、等復(fù)雜條件下對(duì)目標(biāo)持續(xù)且穩(wěn)定跟蹤的能力。

本發(fā)明授權(quán)基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于LBP特征及語義特征的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤方法，所述目標(biāo)出現(xiàn)在不同時(shí)刻的多幀圖像中，其中每一時(shí)刻對(duì)應(yīng)一幀圖像，其特征在于，所述方法包括： 確定所述目標(biāo)對(duì)應(yīng)的初始幀圖像，在所述初始幀圖像中對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注以得到標(biāo)注區(qū)域，并對(duì)所述標(biāo)注區(qū)域進(jìn)行剪裁得到模板區(qū)域； 確定第二幀圖像的第一中心點(diǎn)坐標(biāo)和第三幀圖像的第二中心點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)所述第一中心點(diǎn)坐標(biāo)和所述第二中心點(diǎn)坐標(biāo)確定所述目標(biāo)的偏移坐標(biāo)；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(biāo)圖像與所述待跟蹤圖像相鄰，所述待跟蹤圖像為所述目標(biāo)在某一時(shí)刻的一幀圖像； 根據(jù)所述初始幀圖像的第三中心點(diǎn)坐標(biāo)和所述第二幀圖像的第一中心點(diǎn)坐標(biāo)確定第三幀圖像中目標(biāo)的第一偏移坐標(biāo)，根據(jù)所述第三幀圖像的第二中心點(diǎn)坐標(biāo)和所述第二幀圖像的第一中心點(diǎn)坐標(biāo)確定所述待跟蹤圖像中目標(biāo)的第二偏移坐標(biāo)； 根據(jù)所述第二偏移坐標(biāo)和第二中心點(diǎn)坐標(biāo)確定所述待跟蹤圖像中第一搜索區(qū)域的預(yù)測(cè)中心點(diǎn)坐標(biāo)； 根據(jù)所述第一偏移坐標(biāo)和第一中心點(diǎn)坐標(biāo)確定所述第三幀圖像中第二搜索區(qū)域的中心點(diǎn)坐標(biāo)； 根據(jù)所述第二中心點(diǎn)坐標(biāo)和所述第二搜索區(qū)域的中心點(diǎn)坐標(biāo)確定預(yù)測(cè)誤差；并對(duì)所述第一搜索區(qū)域的邊長進(jìn)行調(diào)整，以更新所述第一搜索區(qū)域的邊長； 根據(jù)所述預(yù)測(cè)中心點(diǎn)坐標(biāo)和邊長對(duì)所述待跟蹤圖像進(jìn)行剪裁得到第一搜索區(qū)域； 確定所述模板區(qū)域的模板區(qū)域紋理特征和所述第一搜索區(qū)域的第一搜索區(qū)域紋理特征； 通過ResNet-50主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙線性插值上采樣對(duì)所述模板區(qū)域進(jìn)行操作得到模板區(qū)域降維語義特征；通過ResNet-50主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙線性插值上采樣對(duì)所述第一搜索區(qū)域進(jìn)行操作得到第一搜索區(qū)域降維語義特征； 根據(jù)所述模板區(qū)域紋理特征和所述模板區(qū)域降維語義特征確定模板區(qū)域特征；根據(jù)所述第一搜索區(qū)域紋理特征和所述第一搜索區(qū)域降維語義特征確定第一搜索區(qū)域特征； 根據(jù)所述模板區(qū)域特征和所述第一搜索區(qū)域特征確定注意力權(quán)重；將多個(gè)注意力權(quán)重沿著通道維度進(jìn)行拼接得到注意力結(jié)果； 根據(jù)所述注意力權(quán)重確定注意力權(quán)重峰值集中度，根據(jù)所述注意力結(jié)果確定熵值； 若所述注意力權(quán)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(qū)域及提取第一搜索區(qū)域特征；反之，則根據(jù)所述第一搜索區(qū)域特征和所述注意力結(jié)果確定交互特征； 通過目標(biāo)分類預(yù)測(cè)頭對(duì)交互特征進(jìn)行操作得到所述目標(biāo)的類別和所述目標(biāo)的目標(biāo)邊界框位置對(duì)應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù)；通過位置回歸預(yù)測(cè)頭對(duì)交互特征進(jìn)行操作得到所述目標(biāo)的目標(biāo)邊界框位置；采用漢寧窗口降低當(dāng)前幀圖像中多個(gè)邊界框位置的置信度分?jǐn)?shù)，所述多個(gè)邊界框位置為除離前一幀圖像中目標(biāo)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?jǐn)?shù)最高的邊界框位置作為跟蹤結(jié)果。

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