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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别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：CN115439504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211031934.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法是由万泽青;李瑞峰;王莹莹;周志强;付勇;黄鑫;吴炜设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法，包括：FairMOT多目标跟踪算法在人员跟踪方面的应用；通过ZED相机获取目标对象的点云滤波技术，进而得到相机系的三维坐标点；由相机得到的位置数据和UWB传感器的位置数据进行基于多重卡尔曼滤波的多传感器数据融合，得到最后的人员目标位置；基于ZED相机与UWB传感器，运用原创跟踪策略对目标ID进行跟踪，其中也包括目标丢失情况下的目标预测、找回与重识别算法。本发明的人员跟踪算法可以通过少许的传感器达到更好的跟踪效果，在目标跟踪领域能够得到较好的应用。本发明所采用的多重卡尔曼滤波数据融合的方式也可为多传感器数据融合提供案例借鉴。

本发明授权一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标情况下的对于单个人员跟踪感知与识别方法，其特征在于，该方法是一种基于FairMOT多目标跟踪算法，通过ZED相机与UWB传感器，在多单位情况下，对单个目标进行识别跟踪的方法，包括如下步骤： S1、数据获取： 通过ZED相机获取目标图像，通过UWB传感器获取UWB信标与基站的距离与角度信息； S2、数据预处理： 将ZED相机获取的图像通过FairMOT多目标识别跟踪算法处理，得到各个目标在图像中的位置，并且框选出来，同时每个目标会获得一个ID；然后，取追踪目标的ID的框，从ZED相机的点云数据中获取框内点云；对点云数据中的一些置信度低的数据进行剔除，同时对超出测量范围的数据也进行删除操作；再经过直通滤波、统计学滤波后获得目标点的稠密点云信息以及背景点的稀疏点云信息；对点云进行聚类操作，将属于稀疏点的背景点从点云集中剔除，得到目标点云的稠密点云集；最后，对目标点云数据计算质心点，得到ZED相机的跟踪目标对象的世界坐标点； 将UWB传感器得到的数据信息通过低通滤波和滑窗滤波进行预处理，得到基站与信标之间的距离与角度数据，再将距离和角度数据转换成二维的世界坐标点； S3、数据融合： 在得到ZED相机与UWB传感器处理得到的数据后，将ZED相机得到的位置数据和UWB传感器的位置数据进行基于多重卡尔曼滤波的多传感器数据融合，得到最后的人员目标位置； S4、目标跟踪： 得到目标点数据后，需要对追踪目标进行确定以及对其后续的跟踪，故需要进行初始化操作； 步骤S3中进行基于多重卡尔曼滤波的多传感器数据融合，具体为：将ZED相机得到的世界坐标点与UWB得到的世界坐标点融合，在x维度上，将ZED相机与UWB传感器的数据多重卡尔曼滤波处理；而在y维度上，只取ZED相机的数据，采用卡尔曼滤波处理，从而得到一个可靠的目标世界坐标点； 步骤S4中对于人员跟踪技术的初始化操作，具体为： S4-1、对跟踪目标ID初始化，在第一幅图像数据接收后，有多个目标的情况下，会将与UWB数据点最近的目标ID设定为初始跟踪目标； S4-2、考虑到目标丢失与重识别的特殊情况，跟踪ID有可能会发生改变，需要创建一个跟踪目标ID的容器，以一定的优先级，跟踪此容器中的所有目标，而此容器中的ID更新将会由丢失找回、重新识别时，再添加新的目标ID信息；其中，一定的优先级指最先放到跟踪目标ID容器中的目标优先级最高，最新的目标ID优先级最低，跟踪永远先选择与优先级最高的目标进行匹配； S4-3、将追踪的目标ID告知目标数据处理部分。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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”。