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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波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：CN111429485B 。

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：202010263626.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法是由宋克臣;冯明正;颜云辉;董洪文;仇越设计研发完成，并于2020-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，涉及视觉跟踪技术领域。首先，从输入的可见光和红外图像序列中确定搜索区域，并提取CN与HOG特征；其次，构建跨模态相关滤波模型并对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；并对相关滤波器和提取的特征进行交叉相关计算得到可见光和热模态的响应图；融合响应图，得到较强的响应图；最后，设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新，避免跟踪模型的失真与退化。本发明方法能够适应不同视频的特性，根据不同视频自适应地调整正则化权值，从而获得稳健的相关滤波器，进而有效提高在遮挡与恶劣天气下目标跟踪的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、在输入的可见光与热红外图像序列中确定搜索区域的大小，并根据颜色模型与纹理模型提取搜索区域中可见光模态与热模态下的目标特征；所述提取搜索区域中的目标特征具体为：分别从可见光图像序列中提取方向梯度直方图HOG特征和颜色名称CN特征，从热红外图像序列中提取方向梯度直方图HOG特征；步骤2、构建跨模态相关滤波模型并利用ADMM算法对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；步骤3、分别计算可见光模态与热模态下的目标特征与相关滤波器的互相关值，进而得到可见光模态与热模态下的响应图；步骤4、采用基于KL散度的自适应加权集成方法对可见光模态与热模态进行权值分配，进而对可见光模态与热模态下的响应图进行融合得到融合响应图，将融合响应图上最大响应点所在位置作为待跟踪目标的中心位置；步骤5、设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新。

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