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摘 要：本文对目标跟踪技术在全球及中国的相关专利申请进行了研究，从申请区域分布、主要申请人、重点技术等多个角度进行了分析，以作为在目标跟踪领域中国专利申请的领头人，西安电子科技大学为例，绘制了专利技术路线发展图，梳理了目标跟踪技术的现状及发展趋势，希望能为我国目标跟踪相关技术的研发和产业化的发展提供建议。
关键词：目标跟踪；技术路线；专利分析
1 目标跟踪概述
跟踪可简单地定义为估计物体围绕一个场景运动时在图像平面中轨迹，即一个跟踪系统给同一个视频中不同帧的跟踪目标分配相一致的标签。目标跟踪是一个颇具挑战性的问题，在计算机视觉领域目标跟踪是一项重要工作，随着高性能计算机的增多，物美价廉摄影机的普及，对自动视频分析与日俱增的需求引起人们对目标跟踪算法浓厚兴趣。
一般将目标跟踪分为两个部分：特征提取、目标跟踪算法。其中提取的目标特征大致可以分为以下几种：
（1）以目标区域的颜色直方图作为特征，颜色特征具有旋转不变性，且不受目标物大小和形状的变化影响，在颜色空間中分布大致相同。
（2）目标的轮廓特征，算法速度较快，并且在目标有小部分遮挡的情况下同样有较好的效果。
（3）目标的纹理特征，纹理特征较轮廓特征跟踪效果会有所改善。
2 目标跟踪技术的专利申请分析
2.1 全球专利性分析
2.1.1 各国在全球专利申请量情况
图1给出了各国在全球范围内目标跟踪技术的专利申请情况，可以看出，中国的申请量是最多的，其次为美国、日本等国家，而中国、美国、日本这3个国家的专利申请量远大于其他国家，说明目标跟踪技术在这3个国家具有较高的研究热度，同时其他国家对于该技术也有一定的研究需求，这通过他们的专利申请量可以看出。
图2给出了2002年到2016年期间，中国、美国、日本这3个主要申请国家的专利申请情况，可以看出，中国在目标跟踪技术上的专利申请量从2008年开始飞速增加，说明该技术从2008年开始进入了快速发展期，同时从2011年开始，中国在该领域上的专利申请量开始远超其他国家；而在2002年到2016年期间，美国和日本的专利申请量也在稳步增加。
2.1.2 主要申请人情况
图3给出了全球专利申请范围内目标跟踪技术的主要申请人以及其申请量，可以看到，三菱电机公司在该技术上的申请量位居全球第一位，并且申请量远大于其他申请人。国内进入全球申请量前十的申请人是西安电子科技大学和北京航空航天大学，而申请量前十的国外申请人全部为国际大公司，并且主要集中在美国和日本的公司，从这点不难看出，国外公司对于目标跟踪技术的研究比较重视，并且多为了实现产业化，而我国对于目标跟踪主要集中在科研阶段，公司对该领域的研究并不重视。
2.2 中国专利性分析
主要申请人情况：
通过图4中国主要申请人情况可知，西安电子科技大学和北京航空航天大学分别为国内申请人在该领域申请量的第一和第二，其也是进入全球申请人在该领域申请量前十的两个国内申请人。中国十一个主要申请人中有七个是高校，占比63.6%，可见国内申请人主要集中于高校，这与国外申请人主要集中于大公司的情况不同，说明国外更为重视该技术的产业化，而国内更为注重该技术的科研研究；但是国内主要申请人中公司的比重也并不少，其中领头的公司为中兴通讯，可见目标跟踪技术在国内的应用也逐渐开展，但是要赶超国外的公司还需要一段时间的发展。
2.3 专利技术发展路线
作为在目标跟踪领域中国专利申请的领头人，西安电子科技大学的申请量接近250件，接下来对西安电子科技大学在该领域中的技术路线进行分析。目标跟踪在多个领域都有广泛的应用前景，这从西安电子科技大学的专利申请中就可以看出，其在2009年先后申请了多输入多输出雷达系统目标定位方法（CN101349748）、数字视频目标跟踪中的目标匹配方法（CN101458816），可见开始对目标跟踪技术的研究涉及的是雷达和数字视频技术领域，而这两个领域也是目标跟踪技术常应用的领域，随着时间的推移，目标跟踪技术的应用领域也越来越广泛，这从2010年申请的专利也可以看出，包括基于模板匹配的运动人体异常行为识别方法（CN101719216）和基于KHM算法的视频显微图像细胞自动跟踪方法（CN101719278），可见目标跟踪技术也开始涉及人机交互和医学诊断领域。之后的专利申请也开始逐渐涉及更多的技术领域，例如：军事侦察、智能视频监控、机器人视觉导航、人机交互和医学诊断领域，比如基于分布式协同学习的人体运动跟踪方法（CN 103218611），该方法主要解决现有技术训练所需硬件成本高，训练时间长，对大数据无力的问题，达到在保持精度的情况下，降低学习机的内存需求和训练所需的时间。
3 总结
通过以上分析可以看出，目标跟踪技术在全球范围内都有较高的研究热度，而目标跟踪技术的专利申请中，中国的申请量占据很大的比重，但是中国的专利申请主力军是高校，大多进行该技术的科研研究，可见我国对于该技术的产业化还不够重视，而国外申请的主力军是公司，大多进行该技术的产业化。虽然我国的申请量在全球范围内占据很大的比重，但是我国在该领域上的研究存在起步晚、技术相对滞后的情况。
参考文献
[1]李彤.智能视频监控下的多目标跟踪技术研究[D].中国科学技术大学，2013.
[2]赵瑶.运动目标检测与跟踪方法研究[D].山东大学，2008.
（作者单位：国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心）
关键词：目标跟踪；技术路线；专利分析
1 目标跟踪概述
跟踪可简单地定义为估计物体围绕一个场景运动时在图像平面中轨迹，即一个跟踪系统给同一个视频中不同帧的跟踪目标分配相一致的标签。目标跟踪是一个颇具挑战性的问题，在计算机视觉领域目标跟踪是一项重要工作，随着高性能计算机的增多，物美价廉摄影机的普及，对自动视频分析与日俱增的需求引起人们对目标跟踪算法浓厚兴趣。
一般将目标跟踪分为两个部分：特征提取、目标跟踪算法。其中提取的目标特征大致可以分为以下几种：
（1）以目标区域的颜色直方图作为特征，颜色特征具有旋转不变性，且不受目标物大小和形状的变化影响，在颜色空間中分布大致相同。
（2）目标的轮廓特征，算法速度较快，并且在目标有小部分遮挡的情况下同样有较好的效果。
（3）目标的纹理特征，纹理特征较轮廓特征跟踪效果会有所改善。
2 目标跟踪技术的专利申请分析
2.1 全球专利性分析
2.1.1 各国在全球专利申请量情况
图1给出了各国在全球范围内目标跟踪技术的专利申请情况，可以看出，中国的申请量是最多的，其次为美国、日本等国家，而中国、美国、日本这3个国家的专利申请量远大于其他国家，说明目标跟踪技术在这3个国家具有较高的研究热度，同时其他国家对于该技术也有一定的研究需求，这通过他们的专利申请量可以看出。
图2给出了2002年到2016年期间，中国、美国、日本这3个主要申请国家的专利申请情况，可以看出，中国在目标跟踪技术上的专利申请量从2008年开始飞速增加，说明该技术从2008年开始进入了快速发展期，同时从2011年开始，中国在该领域上的专利申请量开始远超其他国家；而在2002年到2016年期间，美国和日本的专利申请量也在稳步增加。
2.1.2 主要申请人情况
图3给出了全球专利申请范围内目标跟踪技术的主要申请人以及其申请量，可以看到，三菱电机公司在该技术上的申请量位居全球第一位，并且申请量远大于其他申请人。国内进入全球申请量前十的申请人是西安电子科技大学和北京航空航天大学，而申请量前十的国外申请人全部为国际大公司，并且主要集中在美国和日本的公司，从这点不难看出，国外公司对于目标跟踪技术的研究比较重视，并且多为了实现产业化，而我国对于目标跟踪主要集中在科研阶段，公司对该领域的研究并不重视。
2.2 中国专利性分析
主要申请人情况：
通过图4中国主要申请人情况可知，西安电子科技大学和北京航空航天大学分别为国内申请人在该领域申请量的第一和第二，其也是进入全球申请人在该领域申请量前十的两个国内申请人。中国十一个主要申请人中有七个是高校，占比63.6%，可见国内申请人主要集中于高校，这与国外申请人主要集中于大公司的情况不同，说明国外更为重视该技术的产业化，而国内更为注重该技术的科研研究；但是国内主要申请人中公司的比重也并不少，其中领头的公司为中兴通讯，可见目标跟踪技术在国内的应用也逐渐开展，但是要赶超国外的公司还需要一段时间的发展。
2.3 专利技术发展路线
作为在目标跟踪领域中国专利申请的领头人，西安电子科技大学的申请量接近250件，接下来对西安电子科技大学在该领域中的技术路线进行分析。目标跟踪在多个领域都有广泛的应用前景，这从西安电子科技大学的专利申请中就可以看出，其在2009年先后申请了多输入多输出雷达系统目标定位方法（CN101349748）、数字视频目标跟踪中的目标匹配方法（CN101458816），可见开始对目标跟踪技术的研究涉及的是雷达和数字视频技术领域，而这两个领域也是目标跟踪技术常应用的领域，随着时间的推移，目标跟踪技术的应用领域也越来越广泛，这从2010年申请的专利也可以看出，包括基于模板匹配的运动人体异常行为识别方法（CN101719216）和基于KHM算法的视频显微图像细胞自动跟踪方法（CN101719278），可见目标跟踪技术也开始涉及人机交互和医学诊断领域。之后的专利申请也开始逐渐涉及更多的技术领域，例如：军事侦察、智能视频监控、机器人视觉导航、人机交互和医学诊断领域，比如基于分布式协同学习的人体运动跟踪方法（CN 103218611），该方法主要解决现有技术训练所需硬件成本高，训练时间长，对大数据无力的问题，达到在保持精度的情况下，降低学习机的内存需求和训练所需的时间。
3 总结
通过以上分析可以看出，目标跟踪技术在全球范围内都有较高的研究热度，而目标跟踪技术的专利申请中，中国的申请量占据很大的比重，但是中国的专利申请主力军是高校，大多进行该技术的科研研究，可见我国对于该技术的产业化还不够重视，而国外申请的主力军是公司，大多进行该技术的产业化。虽然我国的申请量在全球范围内占据很大的比重，但是我国在该领域上的研究存在起步晚、技术相对滞后的情况。
参考文献
[1]李彤.智能视频监控下的多目标跟踪技术研究[D].中国科学技术大学，2013.
[2]赵瑶.运动目标检测与跟踪方法研究[D].山东大学，2008.
（作者单位：国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心）