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龙图腾网恭喜西安古戈尔飞行科技有限责任公司申请的专利一种无人机目标识别与自动跟踪算法平台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：CN119418235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510022962.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机目标识别与自动跟踪算法平台是由辛昱辰;杜星宇;郭金伟;顾元吉;张萌杰;李梦腾设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机目标识别与自动跟踪算法平台在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种无人机目标识别与自动跟踪算法平台，图像获取模块，用于按照固定时间间隔，基于多架无人机采集目标的特征图像；图像评分模块，用于基于预设规则对特征图像进行评估，并计算每张特征图像的跟踪得分；动态优化模块，用于结合多架无人机和优化算法确定目标的第一观察点，并为第一观察点分配一架无人机；跟踪规划模块，用于根据第一观察点确定第二至第N观察点，并对剩余的无人机一一分配第二至第N观察点，得到目标的跟踪圈；动态调整模块，用于获取基于时序的特征图像，并结合预设的预测模型，生成下一个时刻的目标的预测位置。

本发明授权一种无人机目标识别与自动跟踪算法平台在权利要求书中公布了：1.一种无人机目标识别与自动跟踪算法系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于按照固定时间间隔，基于多架无人机采集目标的特征图像；图像评分模块，用于基于预设规则对特征图像进行评估，并计算每张特征图像的跟踪得分；动态优化模块，用于结合多架无人机和优化算法确定目标的第一观察点，并为第一观察点分配一架无人机，具体包括：步骤1，对架无人机基于约束条件分别初始化个体，得到优化种群；个体编码表示为：；其中，表示第i架无人机的飞行速度，表示第i架无人机的飞行角度，表示第i架无人机的拍摄角度，；约束条件包括：；其中，表示无人机的最小飞行速度，表示无人机的最大飞行速度； ，；其中，表示无人机在水平方向左侧的最大飞行角度，表示无人机在水平方向右侧的最大飞行角度，表示无人机在垂直方向上侧的最大飞行角度，表示无人机在垂直方向下侧的最大飞行角度； ，；其中，表示在水平方向，无人机在调整拍摄角度，表示在垂直方向，无人机在调整拍摄角度，表示无人机在垂直方向上侧的最大拍摄角度，表示无人机在垂直方向下侧的最大拍摄角度；步骤2，将每架无人机基于对应的个体编码方案得到的特征图像的跟踪得分作为个体的目标函数；步骤3，计算个体的目标函数值，并基于目标函数值对每个个体进行从大到小的排序，得到个体的特征排序；步骤4，对特征排序从前向后保留预设数量的个体，将剩余的个体作为父代进行更新迭代，具体包括：将父代均分为两组，每组包括个父代，包括第一更新组和第二更新组；第一更新组的计算公式如下： ；其中，表示第一更新组中第个父代第次更新迭代的输出个体编码，表示第一更新组中第个父代第次更新迭代的输出个体编码，表示第一更新权重，表示第一更新组的均值个体编码，，表示第一均值偏差权重，表示修正偏置参数，，表示随机扰动个体编码，，表示随机数；第二更新组的计算公式如下： ；其中，表示第二更新组中第个父代第次更新迭代的输出个体编码，表示第二更新组中第个父代第次更新迭代的输出个体编码，表示第二更新权重，表示第二均值偏差权重，表示预设更新迭代次数，表示第次更新迭代，表示第次更新迭代的特征排序中排名第一的个体编码；步骤5，循环步骤3和步骤4达到预设更新迭代次数后停止更新迭代，输出目标函数值最大的个体，将目标函数值最大的个体对应的无人机所在的位置作为第一观察点；跟踪规划模块，用于根据第一观察点确定第二至第N观察点，并对剩余的无人机一一分配第二至第N观察点，得到目标的跟踪圈；动态调整模块，用于获取基于时序的特征图像，并结合预设的预测模型，生成下一个时刻的目标的预测位置；若预测成功，则利用目标的跟踪圈对目标进行持续跟踪；若预测失败，则基于预测位置，以及目标的实际位置，对预测模型进行反向更新，并返回动态优化模块。

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