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龙图腾网获悉沈阳理工大学申请的专利一种基于特征关联与特征增强的行人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：CN115631213B 。

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：202210140727.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于特征关联与特征增强的行人多目标跟踪方法是由文峰;殷向阳;王梅;石明泽设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征关联与特征增强的行人多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征关联与特征增强的行人多目标跟踪方法，涉及多目标跟踪技术领域。该方法采用DLA34作为目标检测主干网络、加入了基于自注意力和互注意力的特征关联模块，通过Detection分支和空间、通道增强的ReID分支相结合，得到目标检测结果，通过DeepSort算法将检测目标与轨迹相匹配，旨在能够有效检测区分图像中出现的行人，提升检测精度，降低ID切换数。

本发明授权一种基于特征关联与特征增强的行人多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征关联与特征增强的行人多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取包含检测目标的原始监控视频，对监控视频进行切帧处理，切分成若干帧图像序列； 步骤2：使用OpenCV读取原始监控视频的帧图像，读取第一帧图像，读取成功执行步骤3-7；当读取帧图像失败，则说明视频每一帧都已被读取并跟踪，执行步骤8； 步骤3：将步骤2获取得到的帧图像使用OpenCV缩放到神经网络的主干网络需要的固定尺寸，得到缩放后的图像L； 步骤4：将步骤3得到的图像L输入到神经网络的DLA34主干网络，提取其特征图； 步骤5：采用特征关联模块对步骤4提取得到的特征图进行自注意力和互注意力增强，得到检测关联特征图和ReID关联特征图； 步骤6：将步骤5得到的检测关联特征图FM1输入到Detection分支，得到每个检测目标在图像L中出现的中心点坐标以及检测框的宽高；图像L由步骤3缩放后得到；将步骤5得到的ReID关联特征图FM2输入到带有空间注意力和通道注意力增强的ReID分支，得到每个检测目标对应的特征向量； 步骤7：将步骤6得到的检测目标的中心点坐标、检测框的宽高和每个检测目标对应的特征向量封装成目标检测信息，使用DeepSort方法对当前图像L中出现的所有检测目标进行目标跟踪，得到当前图像L中每个检测目标对应的轨迹ID及坐标位置，即跟踪结果；然后跳转到步骤2，获取下一帧图像，获取成功后执行步骤3-7，如果获取失败，说明已经获取全部帧图像，直接执行步骤8； 步骤8：创建txt文件并将步骤7得到的所有帧图像跟踪结果写入txt文件，得到行人多目标跟踪结果。

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沈阳理工大学，其通讯地址为：110159 辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6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”。