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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种包含可视化度的多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：CN116935276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310897966.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种包含可视化度的多目标跟踪方法是由周立俭;杜世豪;赵志昂;王锡亮设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种包含可视化度的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种包含可视度的多目标跟踪方法，该方法在目标检测中，将可视度作为目标值进行学习，用来预测目标整体部分的可见程度，目标可视度程度和目标类别置信度联合，作为是否进行对该目标进行特征提取、并使用目标特征进行数据匹配的决策值。该方法使用可视度与类别置信度结合的方式，优化了信息提取方法，提高了特征提取的准确性并且提高了匹配的准确性，支持跨镜多目标跟踪与单镜多目标跟踪，解决当目标被遮挡然后出现在其他位置而无法准确判断分析的情况。

本发明授权一种包含可视化度的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种包含可视化度的多目标跟踪方法，其特征在于，在目标检测中，将可视度作为目标值进行学习，用来预测目标整体部分的可见程度，目标可视度程度和目标类别置信度联合，作为是否进行对该目标进行特征提取、并使用目标特征进行数据匹配的决策值，具体的算法流程如下： 步骤一、获取视频流，按时间先后顺序读取图片； 步骤二、将读取的图片按时间顺序输入目标检测模型，然后得到模型的输出，其包含类别置信度、目标位置信息和可视度信息； 步骤三、如果是第一帧包含目标且存在目标的类别置信度是大于初始化新轨迹阈值Tnew的，则初始化新轨迹；如果同时该目标可视度大于可视度阈值Tv，则将目标裁剪出来输入到特征提取模型，进行特征提取，处理完当前图片的所有目标后，返回第一步，否则进入下一步； 步骤四、判断每一张图片中目标的类别置信度是否大于类别置信度高阈值Thigh； 步骤五、如果目标的类别置信度大于类别置信度高阈值Thigh，判断目标的可视度是否大于可视度阈值Tv； 步骤六、如果目标的类别置信度大于类别置信度高阈值Thigh，且目标的可视度大于可视度阈值Tv，则将目标裁剪出来输入到特征提取模型，进行特征提取，此时目标就包含位置信息、类别置信度信息、可视度信息以及特征信息；然后将提出后的目标信息放入第一轮匹配的集合Set1与轨迹进行特征信息匹配，匹配成功的轨迹更新轨迹状态与相关信息，匹配成功的目标加入对应轨迹，并从集合Set1中删除；未匹配成功目标与轨迹则等待第二轮匹配； 步骤七、如果目标的类别置信度大于类别置信度高阈值Thigh，但目标的可视度小于可视度阈值Tv，将其放入集合Set2，并将集合Set1中剩余的目标与集合Set2合并，进行第二轮匹配，此次匹配只利用位置信息进行匹配；匹配成功的轨迹更新轨迹状态与相关信息，未匹配成功的轨迹则等待第三轮匹配，并从set2中删除匹配成功的目标； 步骤八、如果目标的类别置信度小于高阈值Thigh，判断类别置信度是否大于类别置信度低阈值Tlow； 步骤九、如果目标的类别置信度小于高阈值Thigh，且类别置信度大于低阈值Tlow，则将其放入第三轮匹配的集合Set3进行位置信息匹配，匹配成功的轨迹更新轨迹状态与相关信息，匹配成功的目标加入对应轨迹，更新未匹配成功的轨迹状态，丢弃Set4中未匹配成功的目标； 步骤十、如果目标的类别置信度小于类别置信度低阈值Tlow，丢弃该目标信息，不进行处理； 步骤十一、上述三轮匹配完成后，删除Delete状态的轨迹； 步骤十二、初始化新轨迹，判断集合Set2中的目标类别置信度是否大于初始化新轨迹阈值Tnew，如果判断为是，则创建轨迹，否则丢弃； 步骤十三、进入下一张图片的处理，然后重复步骤2～12。

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