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龙图腾网获悉西北工业大学;西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频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：CN116977869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310759710.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法是由张科;李润泽;苏雨;王靖宇;李浩宇;张烨设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法，在跟踪方法中引入了目标的位置信息，设计了具有注意力和时序特征拼接机制的轨迹预测网络来充分提取时序特征预测未来位置，提出遮挡感知指标和自适应阈值来感知卫星视频中目标是否被遮挡，并在发生遮挡时融合具有自适应权重的预测轨迹和相关滤波跟踪位置结果，从而有效提高遮挡情况下对目标的持续跟踪能力，提升跟踪准确度和成功率。

本发明授权一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法，其特征在于步骤如下： 步骤1、构建卫星视频轨迹预测数据集： 从数据集中提取边界框序列来获得用于训练轨迹预测网络的轨迹数据； 所述x方向的轨迹数据为 所述y方向的轨迹数据为 步骤2：利用步骤1获得的轨迹数据采用梯度下降和反向传播算法训练TPN轨迹预测网络； 步骤3：使用基于TPN轨迹预测网络的相关滤波算法跟踪卫星视频目标： 步骤3-1：利用卫星视频第1帧图像I1初始化相关滤波模型，并设置连续遮挡计数变量countocc＝0；从I1中裁剪目标区域并提取图像特征样本来初始化相关滤波器h1，目标位置记为pos1＝x1,y1，将该位置加入位置序列集合{post}； 步骤3-2：读取卫星视频的下一帧图像，以上一帧目标位置post-1为中心在当前帧It中提取图像特征样本ft并与相关滤波器ht-1作相关运算获得相关响应图Rt，Rt中最大值所在位置为相关滤波确定的目标位置 步骤3-3：将步骤3-2中的相关响应图Rt输入遮挡感知模块，以响应置信度conft和遮挡感知阈值用于判断目标是否处于被遮挡状态； 所述响应置信度conft为响应图Rt中满足响应值小于0.1倍响应峰值的部分所占的比例： 其中card{·}为计算集合元素的函数，Rmax表示取R的最大值； 将视频第2帧的响应图作为基础响应图，即Rbase＝R2；计算Rbase的响应置信度作为基础置信度，即confbase＝conf2； 计算当前帧的响应置信度与基础置信度的比值： occt＝conftconfbase 所述遮挡感知阈值为自适应于不同视频序列的遮挡感知阈值根据响应图Rt和Rbase之间的相似度计算： 其中，k是控制阈值大小的常数，ρ·为皮尔逊相关系数，Cov和σ表示协方差和标准差； 若则认为没有发生遮挡，设置连续遮挡计数变量countocc＝0，将相关滤波获得的目标位置作为当前帧目标跟踪位置结果post并跳转进步骤3-5，否则认为当前帧目标被遮挡，设置连续遮挡计数变量countocc＝countocc+1并进入步骤3-4； 步骤3-4：使用TPN轨迹预测网络来预测遮挡状态下当前帧轨迹点并使用自适应权重来确定目标的位置： 其中：为衰减权重； 步骤3-5：以post＝xt,yt为中心提取尺度样本，使用CSRDCF尺度滤波器获取当前帧目标的宽wt和高ht，并以post＝xt,yt为中心提取样本更新CSRDCF滤波器； 步骤3-6：将当前帧跟踪位置结果post加入位置序列集合{post}，输出当前帧的边界框跟踪结果为xt-wt2,yt-ht2,wt,ht； 本步骤结束后得到了当前帧对应的边界框跟踪结果，之后再对下一连续帧重复步骤3-2到步骤3-6直至视频序列结束。

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西北工业大学;西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127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”。