买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利基于置信度优化的在线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：CN116977374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310966135.2，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权基于置信度优化的在线多目标跟踪方法是由李艺;刘有余;李红伟;疏达;汪祁杰设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于置信度优化的在线多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置信度优化的在线多目标跟踪方法，以轨迹对应的检测置信度和匹配成本为参数，基于指数移动平均值逐帧迭代地更新轨迹置信度，并结合轨迹和轨迹置信度构建置信度权重矩阵，对相似度矩阵进行加权优化。不同于以往的轨迹置信度模型，本发明组合MOT任务中常见的中间量检测置信度和匹配成本，利用EMA模型迭代更新，计算复杂度低，并且参数无需额外求解；有利于在线任务；不同于以往基于TBD跟踪器的常见做法，本发明并未对参与关联的对象设置任何的置信度门限，在首次关联时，允许所有检测器的输出和激活轨迹参与关联，有助于从超低分检测中恢复中断的轨迹，并减少超参数空间复杂度，方便实际部署。

本发明授权基于置信度优化的在线多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信度优化的在线多目标跟踪方法，其特征在于，以轨迹对应的检测置信度和匹配成本为参数，基于指数移动平均值逐帧迭代地更新轨迹置信度，并结合轨迹和轨迹置信度构建置信度权重矩阵，对相似度矩阵进行加权优化，具体包括以下步骤： 步骤1，向检测器输入当前帧，检测器输出所有跟踪目标的检测包围框； 步骤2，通过卡尔曼滤波器预测上一帧所有轨迹包围框在当前帧时刻的状态； 步骤3，计算参与首次关联对象间的IOU距离，得出相似度矩阵Ufirst，并构造置信度权重矩阵Wfirst，利用Wfirst与Ufirst求范德蒙德积对Ufirst进行加权优化，再利用匈牙利算法求得匹配关系，其中为所有检测的置信度向量， 为所有激活轨迹的置信度向量； 参与首次关联对象包括所有检测包围框和激活轨迹，激活轨迹包含正常匹配轨迹和丢失轨迹； 步骤4，计算参与二次关联对象间的IOU距离，得出相似度矩阵Usecond，并构造置信度权重矩阵Wsecond，利用Wsecond与Usecond求范德蒙德积对Usecond进行加权优化，再利用匈牙利算法求得匹配关系，其中ι为一个1×m的单位行向量； 参与二次关联对象包括新轨迹、首次关联中未匹配的正常轨迹和首次关联中未匹配的检测； 步骤5，依据两次关联过程得出的检测与轨迹间的匹配关系，进行轨迹管理，得出当前帧的轨迹，并基于指数移动平均值迭代更新轨迹置信度。

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安徽工程大学，其通讯地址为：241000 安徽省芜湖市鸠江区；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”。