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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利物体跟踪方法、跟踪模型训练方法、装置、设备和介质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：CN115909173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202310010750.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权物体跟踪方法、跟踪模型训练方法、装置、设备和介质是由张一夫;张伟;叶晓青;谭啸;林相如;李莹莹;王海峰设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本物体跟踪方法、跟踪模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种物体跟踪方法、跟踪模型训练方法、装置、设备和介质，涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等人工智能技术领域，可应用于自动驾驶、智慧城市等场景。具体实现方案为：获取用于训练物体跟踪模型的多个样本视频；在任一视频帧作为当前视频帧，对所述物体跟踪模型进行训练的过程中，将所述当前视频帧的图像数据和初始化的物体特征向量，输入所述物体跟踪模型，以输出识别到的物体，作为物体识别结果；其中，所述当前视频帧的初始化的物体特征向量，为基于至少一个历史视频帧中已识别物体的物体特征向量确定的；根据所述物体识别结果，基于预设损失函数对物体跟踪模型进行更新。实施例的技术方案，能够使得物体识别结果更加准确。

本发明授权物体跟踪方法、跟踪模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种物体跟踪模型的训练方法，包括：获取用于训练物体跟踪模型的多个样本视频，每个所述样本视频包括至少两个视频帧；在任一视频帧作为当前视频帧，对所述物体跟踪模型进行训练的过程中，将所述当前视频帧的图像数据和初始化的物体特征向量，输入所述物体跟踪模型，以输出识别到的物体，作为物体识别结果；其中，所述当前视频帧的初始化的物体特征向量，为基于至少一个历史视频帧中已识别物体的物体特征向量确定的；所述物体特征向量中的每个向量值，用于表征每个物体的物体特征，所述当前视频帧的初始化的物体特征基于所述物体在至少一个视频帧中的物体特征，采用设定融合方法而确定；每个初始化的物体特征向量中，均反映了物体级别的物体特征，并且为历史视频帧中的已识别物体；所述物体跟踪模型包括骨干网络、编码模块、物体特征向量和解码模块；训练完成的物体特征向量用于在物体跟踪模型进行物体识别跟踪时使用，输入解码模块；根据所述物体识别结果，基于预设损失函数对所述物体跟踪模型进行更新；其中，将所述当前视频帧的图像数据和初始化物体特征向量，输入所述物体跟踪模型，以输出识别到的物体，作为物体识别结果包括：将所述当前视频帧通过所述骨干网络提取的图像特征，输入编码模块中，以输出当前视频帧中图像对应的图像隐层向量；根据至少一个历史视频帧中已识别物体的物体特征向量，确定所述初始化的物体特征向量；其中，所述历史视频帧为所述样本视频中位于所述当前视频帧前序的视频帧；将所述当前视频帧的图像隐层向量和所述初始化的物体特征向量，输入所述解码模块；根据所述解码模块的输出数据识别所述当前视频帧中的物体，作为物体识别结果。

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