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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一一研究所申请的专利目标识别跟踪方法、装置、电子设备及存储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：CN115546260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211166578.5，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权目标识别跟踪方法、装置、电子设备及存储介质是由黄苧健;张婷;黄滔;聂大干设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标识别跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标识别跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括基于RetinaNet网络构建用于训练目标识别的第一神经网络模型和基于deepSORT算法构建用于训练目标跟踪的第二神经网络模型；获取预设监测区域的视频流，并将经过预处理的视频流的画面帧输入至已训练的第一神经网络模型，得到所述画面帧中每个目标的目标检测结果；将至少一个目标的目标检测结果输入至已训练的第二神经网络模型以进行位置预测，得到目标对应的轨迹信息。本发明能够准确识别目标和满足目标轨迹跟踪的需求。

本发明授权目标识别跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标识别跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 模型构建步骤：基于RetinaNet网络构建用于训练目标识别的第一神经网络模型，包括：保留RetinaNet网络的特征抽取层和边界框回归预测层，冻结RetinaNet网络中不被使用的目标分类预测层；通过tf.train.checkpoint定义一个临时目标框预测的检查点，以保留塔基层和目标边界框预测层；继而定义一个临时模型检查点，以保留所述特征抽取层，并将所述目标边界框预测层指定为所述临时目标框预测的检查点；从预训练模型的检查点中，通过恢复函数指定所述临时模型检查点的路径，以选择性恢复所述特征抽取层和边界框回归预测层的权重；基于deepSORT算法构建用于训练目标跟踪的第二神经网络模型，包括：通过cosine_metric_learning训练仓库训练deepSORT跟踪器，并应用TensorFlow框架导出冻结的pb模型； 目标检测步骤：获取预设监测区域的视频流，并将经过预处理的视频流的画面帧输入至已训练的第一神经网络模型，得到所述画面帧中每个目标的目标检测结果；将至少一个目标的目标检测结果输入至已训练的第二神经网络模型以进行位置预测，得到目标对应的轨迹信息。

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中国船舶集团有限公司第七一一研究所，其通讯地址为：201108 上海市闵行区华宁路3111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”。

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