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龙图腾网恭喜广西师范大学申请的专利一种基于智能选择策略的目标检测与自动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：CN113052871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：201911371576.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于智能选择策略的目标检测与自动跟踪方法是由钟叶秀;丘森辉;罗晓曙;赵书林设计研发完成，并于2019-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能选择策略的目标检测与自动跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能选择策略的目标检测与自动跟踪算法，属于计算机视觉领域，该方法由多尺度检测网络，智能选择策略，模板匹配网络和预测模块构成。首先采用多尺度检测网络对目标进行实时检测，然后根据智能选择策略，对检测候选框进行目标选择，其能根据不同的需求设置不同的影响因子，具有较高的灵活性和扩展性。最后，再通过模板匹配网络对感兴趣的目标进行实时的跟踪。同时，为了解决目标被遮挡或暂时消失的问题，本发明提出了一种预测模块对目标进行预测，最后通过定量评估测试表明，在复杂背景环境下，本发明提出的算法实现了目标的实时检测，智能选取以及自动跟踪等功能，对计算机视觉领域的发展具有较好的促进作用和参考价值。

本发明授权一种基于智能选择策略的目标检测与自动跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能选择策略的目标检测与自动跟踪方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1：构建目标检测与跟踪网络模型，网络模型由多尺度检测网络、智能选择策略、模板匹配网络和预测模块组成；步骤2：训练目标检测与跟踪网络模型，分别在COCO数据集和ImageNet数据集上对多尺度检测网络以及模板匹配网络进行训练；步骤3：测试目标检测与跟踪网络模型，利用上述已经训练好的目标检测与跟踪网络模型，进行目标检测和跟踪测试，实现对目标的智能选择和自动实时跟踪；所述步骤1中，所述多尺度检测网络由darknet-53网络和三个预测层组成，用于对输入的视频图像进行特征提取及目标的预测和定位，多尺度检测网络完成对输入的视频图像预测后，智能选择策略对目标进行选择，智能选择策略选择目标的原则由四个因素组成，其分别是：目标类别、目标面积、目标检测精度和目标运动速度，智能选择策略框定感兴趣目标后，将感兴趣目标输入给模板匹配网络并对其进行实时跟踪，模板匹配网络由两个子网组成，模板匹配网络共享相同的参数，且两个子网的作用分别是对目标图像和搜索图像的特征进行提取，在复杂背景下，当目标发生形变、被遮挡时，预测模块预测目标的状态和位置；所述步骤3的具体过程为：1将摄像机获取的原始视频序列输入到已经训练得到的目标检测与跟踪网络模型的检测器中，以获取检测结果；2将上述检测器的结果输入到智能选择策略结构中，以获取感兴趣的目标；3将上述获取的感兴趣目标输入到模板匹配网络的目标子网中，并将原始视频序列下一帧输入到模板匹配网络的搜索子网中；4若上述输出的结果得分小于阈值，则将其输入到预测模块中，并将其输出的结果输入到模板匹配网络的目标子网中，原始视频序列中的下一帧输入到模板匹配网络的搜索子网中；5重复上述3到4步骤，实现对目标的智能选择和自动实时跟踪。

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