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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标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：CN115953570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202211647387.0，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标跟踪方法是由贺王鹏;胡德顺;周悦设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标跟踪方法，包括：通过预处理后的数据集离线训练得到目标跟踪模型，当前帧通过目标跟踪模型提取图像特征，将其与模板图像进行比对，从而确定下一帧待跟踪目标在图像中的位置信息，在整个目标跟踪过程中，对于模板图像进行在线更新，持续迭代更新模板图像特征，同时根据历史帧中目标运动位置变化信息，利用卡尔曼滤波方法进行轨迹预测，实现对于单目标的稳定跟踪。

本发明授权结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.结合模板更新与轨迹预测的孪生网络目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立目标跟踪模型，所述目标跟踪模型包括特征提取分支、正负样本分类分支及位置信息回归分支；步骤2、框选初始帧图像x0目标边界框，在所述初始帧图像x0目标边界框的中心位置裁剪得到模板图像，并进行模板图像的特征提取，得到模板图像特征；步骤3、初始化卡尔曼滤波器，将所述初始帧图像x0目标边界框的中心位置输入卡尔曼滤波器，预测得到下一帧图像xt,t＝1…n目标中心位置；步骤4、获取下一帧图像xt，根据前一帧图像xt-1目标边界框的中心位置和当前帧图像xt目标中心位置融合出当前帧图像xt的目标搜索中心位置，在所述目标搜索中心位置裁剪得到搜索图像，对所述搜索图像进行特征提取，得到搜索图像特征；步骤5、将所述模板图像特征与搜索图像特征进行互相关操作，得到响应图；将所述响应图分输入目标跟踪模型中得到当前帧图像xt的分类图和回归图，利用余弦窗和尺度变化惩罚平滑目标运动，然后根据分类图中得分最高的位置在回归图中选取对应的回归位置信息，预测得到当前帧图像xt目标边界框；步骤6、根据所述响应图判断是否需要进行模板图像更新；若需要，则在当前帧图像xt目标边界框的中心位置裁剪得到模板图像，并提取模板图像特征，更新模板图像特征；否则不进行更新；步骤7、获取所述当前帧图像xt目标边界框信息，将其转化为图像的位置和尺度信息，输入卡尔曼滤波器，预测得到下一帧图像xt+1中目标的轨迹位置，并确定下一帧图像xt+1目标中心位置；若跟踪完成，结束跟踪；否则进行下一步；步骤8、令t＝t+1，重复步骤4-7，直至跟踪完成。

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