买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽信息工程学院申请的专利一种红外线行人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：CN115830062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210999399.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种红外线行人跟踪方法是由张贵强;汪心怡设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外线行人跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种红外线行人跟踪方法，属于计算机视觉领域，一种红外线行人跟踪方法，包括主体网络设计、卷积模块搭建编解码网络、Transformer辅助网络、编解码、跟踪器，可以实现将Transformer多头自注意力计算与卷积计算进行结合，通过强化网络特征提取能力以提高对红外图像中行人特征信息的提取，对Transformer模块与卷积模块进行轻量化设计以确保模型的体积及运算速度，通过红外成像仪捕捉夜间的行人影像，之后通过跟踪算法获取行人的行动轨迹，根据轨迹判断行人的意图。

本发明授权一种红外线行人跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种红外线行人跟踪方法，其特征在于：该方法包括主体网络设计、卷积模块搭建编解码网络、Transformer辅助网络、编解码、跟踪器，将Transformer多头自注意力计算与卷积计算进行结合，通过强化网络特征提取能力以提高对红外图像中行人特征信息的提取，对Transformer模块与卷积模块进行轻量化设计以确保模型的体积及运算速度； 所述主体网络设计，采用所述卷积模块搭建编解码网络，利用卷积计算充分提取局部特征，确保网络提取到目标特征，同时编解码的结构构造，也保证了目标不会随着特征图的下采样传递逐渐变小； 所述卷积模块搭建编解码网络采用TBCTiedBlockConvolution卷积替换标准卷积，TBC卷积的计算过程与分组卷积相类似，其对分组后的特征图进行计算时采用了同一组卷积，即对各个分组间的参数进行共享；对于TBC卷积的计算公式可表示为： 上式中表示对特征图的分组操作,将特征图分成个组,每一组特征图表示为,而为TBC卷积与分组卷积的主要差别,为每个组卷积的共享卷积核,其可表示为，其中的个数与特征图分组的个数相同,“”代表concat拼接操作,通过这种形式将特征图的维度进行恢复；TBC卷积的整体计算参数量为与同等输入与卷积核大小下的标准卷积计算参数量相比缩小了倍；基于TBC卷积在卷积模块的构造上,首先可以根据需要缩减参数的倍数划分出不同组数,其次采用了恒等映射的方式构建“输入-输出”残差通道,避免由于划分的组数太多造成特征断层无连接； 所述Transformer辅助网络从特征图中心点逐层放大的分割区域，每个区域都包含有上层区域，直至将整个特征图覆盖完毕，这种嵌套的方式使得每个特征块与特征块都有信息交互，当嵌套Transformer模块完成对特征图的嵌套块提取后，会由卷积层对每个特征快进行整合，将特征块的大小规整至相同，使得后续转换出的token大小相同能够进行匹配度计算，采用卷积计算能够对每个特征块的特征进行局部聚合，之后将对齐完毕后的特征块进行进行向量转换，获得一维向量的tokens，经由多头自注意力计算完成全局注意力关系构建； 所述跟踪器选用了匀速线性卡尔曼滤波器对目标的运动轨迹进行预测；当检测器检测到目标存在时,对于一个目标的前后帧的空间运动信息采用进行表示,其中表示目标当前预测框的中心点,为当前预测框的高,则表示当前预测框的长宽比;而则表示为上述四个元素的速度分量,使用匀速模型和线性观测模型的卡尔曼滤波器对目标的下一个状态进行预测；而对于预测的轨迹信息采用马氏距离进行运动匹配,快速确定预测每个目标的移动坐标： 上式表示检测器所检测到的目标位置信息,为卡尔曼滤波器所预测的下一帧位置信息，为目标当前位置信息与预测位置信息之间的协方差矩阵计算。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽信息工程学院，其通讯地址为：241199 安徽省芜湖市湾沚区永和路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。