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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于自适应背景感知和空间注意力机制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：CN114862905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210313128.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法是由范克琦;郑钰辉设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法，包括如下步骤：建立视频图像序列对应的样本矩阵；通过空间注意力机制预处理图像样本矩阵，建立空间特征增强图像样本集；建立滤波器模型的目标函数，训练滤波器模型；利用自适应空间正则化策略优化滤波器模型，通过对滤波器施以自适应权重；利用自适应背景感知方法再次优化滤波器模型，更新求解滤波器模型的目标函数；优化滤波器模型的目标函数，通过求解最优滤波器参数，获取目标当前帧中的位置。本发明提高跟踪算法对目标的辨别能力，使得面临尺度变化、背景复杂、光照变化、运动模糊复杂场景挑战下，跟踪器依然能够应对复杂场景的目标跟踪需求。

本发明授权基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集视频图像，获取被跟踪目标的位置及特征信息，建立视频图像序列对应的样本矩阵Ai，i表示视频帧数；步骤2，通过空间注意力机制预处理图像样本矩阵Ai，调整图像样本不同位置处特征的注意力权重，建立空间特征增强图像样本集Zi；步骤3，对步骤2预处理得到的特征增强图像样本集Zi循环采样，并建立滤波器模型的目标函数，通过训练滤波器模型实现目标跟踪；具体内容为：利用步骤2中预处理后获得的空间特征增强图像样本Zi，对其进行循环采样，在Zi的目标周围平移建模，获得循环矩阵Z0，则滤波器跟踪模型的目标函数表达式为： 式中，y是理想高斯响应矩阵，即图像的矢量化回归目标；λ1是正则化参数；w是相关滤波器；步骤4，利用自适应空间正则化策略优化滤波器模型，通过对滤波器施以自适应权重，分配样本目标与背景区域的特征资源，调整图像样本与理想高斯模板的动态关系；步骤5，通过自适应背景感知方法再次优化滤波器模型，通过获取图像样本的背景信息，筛选背景中易产生跟踪干扰的信息构成负样本矩阵，利用此负样本矩阵训练滤波器，并更新滤波器模型求解的目标函数；步骤6，通过傅里叶变换和交替方向乘子算法优化步骤5中滤波器模型的目标函数，进而更新跟踪模型，通过求解最优滤波器参数，定位目标，并获取目标当前帧中的位置。

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