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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于时空信息融合的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：CN114612517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210258264.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于时空信息融合的目标跟踪方法是由刘龙;付志豪设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空信息融合的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空信息融合的目标跟踪方法，具体步骤包括：选择特征提取网络、使用目标外观特征进行跟踪的基跟踪器、使用目标运动特征进行预测的位置预测模块；获取跟踪视频，在视频的第一帧选定目标所在区域并提取该区域的深度特征；使用基跟踪器获得基于目标外观特征的跟踪结果；使用位置预测模块获得基于目标运动特征的跟踪结果；分别提取这两个跟踪结果的深度特征，度量它们和第一帧目标深度特征的相似性，取相似性最大的作为最终的跟踪结果。本发明能够根据不同的场景自动切换对目标外观特征和对目标运动特征的利用，提升了跟踪方法的鲁棒性。

本发明授权基于时空信息融合的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于时空信息融合的目标跟踪方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，选取经典跟踪方法MDNet作为基跟踪器，其中MDNet选用训练好的VGG-M作为特征提取网络；选取训练好LSTM网络作为目标位置预测器；步骤2，对于待跟踪视频，将第一帧的目标状态输入到特征提取网络中得到第一帧目标的深度特征，并且利用第一帧的目标状态初始化基跟踪器参数；步骤3，进入后续帧，获取上一帧的目标位置和目标宽高构成上一帧的目标状态并输入基跟踪器进行跟踪，得到基于目标外观特征的跟踪结果；步骤4，采用步骤3方法获取的前L帧的目标状态集合输入目标位置预测器LSTM中，得到基于目标时序信息的预测结果；步骤5，分别将基于目标外观特征的跟踪结果和基于目标时序信息的预测结果输入到特征提取网络中，得到对应的深度特征和；步骤6，分别计算深度特征和与第一帧目标状态的深度特征的余弦相似度，并判断选取其一作为最终的跟踪结果。

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