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龙图腾网获悉北京鸿享技术服务有限公司申请的专利基于神经网络的对象跟踪方法、装置、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：CN114463709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202011142819.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于神经网络的对象跟踪方法、装置、设备及存储介质是由李鑫设计研发完成，并于2020-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的对象跟踪方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络的对象跟踪方法、装置、设备及存储介质，通过当前行车图像；利用预设卷积神经网络模型对当前行车图像进行图像识别，获得目标对象的图像识别结果，然后根述图像识别结果判断目标对象是否为跟踪对象；若是则对目标对象进行跟踪。由于是通过基于深度学习的卷积神经网络模型来对行车图像进行识别，然后根据识别结果来确定跟踪对象，能够保证对象跟踪的准确性。同时，由于采用的神经网络模型是由用于进行图像特征提取且包含带下采样卷积层的第一阶段和用于进行图像类别预测的第二阶段构成的精简神经网络，从而使得运行该神经网络的嵌入式设备不受计算量与内存带宽的限制，保证了图像识别算法的速度与精度要求。

本发明授权基于神经网络的对象跟踪方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的对象跟踪方法，其特征在于，所述基于神经网络的图像识别方法包括： 获取行车记录仪采集的当前行车图像； 通过预设卷积神经网络模型对所述当前行车图像进行图像识别，以获得目标对象的图像识别结果，所述预设卷积神经网络模型包括用于进行图像特征提取的第一阶段和用于进行图像类别预测的第二阶段，所述第一阶段包含带下采样的卷积层； 根据所述图像识别结果判断所述目标对象是否为跟踪对象； 在所述目标对象为跟踪对象时，对所述目标对象进行跟踪； 所述带下采样的卷积层包括单卷积层模块、常规残差模块以及瓶颈残差模块； 所述通过预设卷积神经网络模型对所述当前行车图像进行图像识别，以获得目标对象的图像识别结果的步骤，包括： 依次通过所述单卷积层模块、所述常规残差模块以及所述瓶颈残差模块对所述当前行车图像中的图像特征进行下采样，获得目标图像特征； 通过所述第二阶段根据所述目标图像特征进行图像类别预测，以获得目标对象的图像识别结果。

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