买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119942150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411863186.3，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法是由向培;于天玮;高孟阳;周慧鑫;宋江鲁奇;李欢;高原;蒲征;李牵佑;秦翰林;王炳健;赖睿;朱贺隆设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法，提取候选目标区域的HOG特征、CN特征和灰度特征，并使用PCA方法对HOG特征和CN特征降维，加快运算效率；采用通道权重融合方法，对每一层特征单独训练滤波器，通过自适应融合权重，使有效特征层的响应效果更加突出，解决了多特征响应融合不充分的问题；提出阶梯空间约束方法，优化颜色空间约束模型，约束模型错误遮盖目标信息，空域限制模型限制效果；通过自适应学习率和扩散搜索方法，减少滤波器学习到的无关信息并提高目标被遮挡时的跟踪准确度；提出三叉树尺度加速方法，引入尺度滤波器，并在尺度滤波器的基础上，将尺度滤波器的并行结构改造为三叉树分类结构。

本发明授权基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度空间约束抗遮挡的跟踪方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1，输入第1帧图像，对特征滤波器、尺度滤波器和颜色直方图模型进行初始化； 步骤2，输入第帧图像，先提取候选目标区域的梯度直方图HOG特征，对HOG特征通过PCA方法降维提取候选目标区域的融合梯度方向直方图FHOG特征；再提取候选目标区域5层的颜色名称CN特征和灰度特征，1； 步骤3，确定第帧图像的梯度直方图HOG特征、融合梯度方向直方图FHOG特征、颜色名称CN特征和灰度特征中每一个通道的响应结果，并且确定通道第二权重；根据第t-1帧图像中每个单通道的响应结果，确定通道第一权重；根据所述通道第一权重和通道第二权重得到最终的单通道权重，通过单通道权重进行响应融合，确定第帧图像的最终特征响应结果； 步骤4，根据最终特征响应结果的最大值，确定第帧图像目标预测位置，根据目标预测位置，使用三叉树尺度加速方法，确定第帧图像的目标尺度大小； 步骤5，通过当前帧目标预测位置的前景和背景及相关信息，提取基础样本，并通过阶梯空间约束模型对样本进行处理； 步骤6，根据步骤3获得的当前帧通道第二权重确定自适应学习率，并通过所述学习率确定第t+1帧图像的搜索范围; 步骤7，对尺度滤波器模型、相关滤波器模型、颜色直方图模型进行训练更新; 步骤8，重复步骤2~步骤7，直至跟踪结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。