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龍圖騰網獲悉華中農業(yè)大學申請的專利一種基于深度學習的Cell-SORT細胞跟蹤方法和裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117115205B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311026164.7，技術領域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權一種基于深度學習的Cell-SORT細胞跟蹤方法和裝置是由邵佳;馮賢偉;張健;張家睿;秦靜怡設計研發(fā)完成，并于2023-08-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的Cell-SORT細胞跟蹤方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于深度學習的Cell?SORT細胞跟蹤方法和裝置。針對細胞跟蹤中，目標外觀特征少、分辨率低的難點，選擇當前主流目標檢測模型YOLO系列中的最優(yōu)模型YOLOv7?X作為細胞檢測模型，并修改其特征融合模塊，提出高分辨率的YOLOv7?X?A細胞檢測模型。針對細胞跟蹤中，目標形變明顯，且背景噪聲復雜多變的挑戰(zhàn)，基于SORT數據關聯架構，采用優(yōu)化后的卡爾曼濾波器KF+以便更好的預測目標的位置，同時引入BYTE匹配機制對目標檢測框進行兩次匹配，并引入軌跡插值后處理方法對軌跡進行填充。最后將改進的YOLOv7?X?A細胞檢測模型與重建的SORT數據關聯方法相結合，提出一種基于深度學習的Cell?SORT細胞跟蹤方法，實現魯棒性強，準確性更高的細胞跟蹤。

本發(fā)明授權一種基于深度學習的Cell-SORT細胞跟蹤方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的Cell-SORT細胞跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟： 1將視頻幀送入訓練好的目標檢測模型中，并獲得檢測目標框置信度分數bbPred； 2使用卡爾曼濾波器預測上一幀軌跡在該幀中的位置；如果是第一幀，則根據bbpred新建軌跡，如果不是第一幀，則根據之前幀所建立的軌跡使用卡爾曼濾波器預測細胞在該幀的位置； 3利用BYTE機制對bbpred和軌跡使用IOU作為相似度度量指標并使用匈牙利算法進行最小代價匹配，首先根據置信度閾值μhigh和μlow，將bbpred劃分為高分檢測框Dhigh和低分檢測框Dlow，然后使用匈牙利算法將高分檢測框Dhigh與軌跡進行第一次匹配，第一次匹配完成后，使用匈牙利算法對低分檢測框Dlow與未匹配的軌跡進行第二次匹配；在兩次匹配結束后，為Dhigh中仍未匹配的目標框建立新的軌跡并更新到軌跡集合中； 4返回步驟2，處理下一幀，直到處理完所有視頻幀； 5處理完所有視頻幀后得到軌跡集合T，然后對T使用軌跡插值后處理方法進行軌跡的填充，獲得最終跟蹤結果Tracks。

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華中農業(yè)大學，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區(qū)獅子山街1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”。