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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利一种基于多特征博弈的视觉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：CN114155279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111435942.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于多特征博弈的视觉目标跟踪方法是由马素刚;张磊;侯志强;杨小宝;赵致闲;张子贤;王忠民设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征博弈的视觉目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于多特征博弈的视觉目标跟踪方法，主要通过初始化跟踪器并读取视频序列的初始帧图像，和对初始帧图像的搜索区域进行基础特征提取，以及在此基础上实现多特征构建；同时对筛选出的博弈候选者进行多特征博弈以预测中心位置并对滤波器模型进行更新，直到完成对所有帧图像中目标的跟踪。本方法采用多种视觉特征以实现对目标进行更加全面的表示，利用博弈论的思想，将多种融合特征在决策级通过不断博弈达到最佳融合效果，从而实现特征的自适应融合，以达到最终提高目标跟踪的精度和鲁棒性的目的，并通过评估特征图的质量来反映当前的跟踪置信度，并根据所得到的置信度分数进行自适应模型更新。

本发明授权一种基于多特征博弈的视觉目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征博弈的视觉目标跟踪方法，包括如下步骤：S100：初始化跟踪器并读取视频序列的初始帧图像；S200：对初始帧图像的搜索区域进行基础特征提取，得到该搜索区域的31维HOG特征向量、10维CN特征向量和512维深度特征向量；S300：将所述搜索区域图像的1维灰度特征与所述31维HOG特征向量拼接成32维的特征向量，然后将其等分成两个16维的新的特征向量，分别记为16维特征向量和16维特征向量；并将前述CN特征向量记为；将、和进行拼接得到544维的新的特征向量；将、和进行拼接得到538维的新的特征向量；将、和进行拼接得到538维的新的特征向量；将、、和进行拼接得到554维的新的特征向量；S400：根据目标方程对滤波器进行初始化；S500：对下一帧图像的搜索区域进行基础特征提取，得到该搜索区域的31维的HOG特征向量，10维的CN特征向量和512维的深度特征向量；S600：将步骤S500中得到的三种基础特征向量按照步骤S300的方式进行构建后得到七种新的特征向量；S700：通过分别计算各特征向量对应的响应图来初步获取各自的预测位置；S800：根据每个特征向量的预测位置计算各自的鲁棒性分数，筛选出博弈候选者；S900：确定特征博弈方式；S1000：对筛选出的博弈候选者进行多特征博弈；S1100：根据博弈融合得到的响应图的峰值确定最终预测结果的中心位置以实现对视觉目标的定位；S1200：完成对视觉目标的定位后，根据特征图评估指标对所述滤波器模型进行更新；S1300：输入下一帧图像，循环步骤S500至S1200，直到完成对所有帧图像中目标的跟踪；所述步骤S800还进一步包括如下步骤：根据多特征相互评估和自我评估策略计算每个特征的鲁棒性分数，统计其中高于所有特征的鲁棒性分数均值的特征数量N,并将它们作为博弈候选者；所述步骤S900还进一步包括如下步骤：根据特征数量N确定特征博弈方式；所述步骤S1000还进一步包括如下步骤：S1001：初始博弈次数为0，计算响应图和的峰值旁瓣比和；S1002：通过和得到两特征的权重；S1003：通过公式得到融合后的响应图和；S1004：博弈次数加一，且，；S1005：比较和的距离与阈值的大小，如果或博弈次数大于3，博弈结束，最终响应，进入步骤S1100；否则取，返回步骤S500进行博弈迭代；所述步骤S1200还进一步包括如下步骤：S1201：获取步骤S500中提取的所有特征的通道；S1202：计算所有特征通道的BFAER值；S1203：根据所得到的BFAER值确定是否更新滤波器模型；所述步骤S1203还进一步包括如下步骤：统计BFAER值大于给定阈值的通道个数，当通道个数小于等于其历史均值的倍时，停止更新滤波器模型；否则根据更新滤波器模型，其中，β表示的是比例因子，0β1，f表示当前帧得到的滤波器，μ表示学习率，0μ1，ft-1表示前一帧的滤波器。

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