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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测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：CN115984334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310162852.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测方法是由张建辉;张婉卿;裴子航设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智慧交通领域，本发明公开了基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测方法，利用交通流量实现多摄像头多目标高效轨迹预测。本发明构建了目标跟踪需求预测模型，通过时空多图卷积网络和基于注意力机制的门控循环神经网络，构建基于节点时空关联性进行目标跟踪需求预测，从而获取目标跟踪预测需求。基于交通流量来预测目标可能出现的下一个摄像头空间位置以及时间窗口，以便调用相应的摄像头及时间段，并提出了MCMT最小化丢失率快速轨迹预测算法。本发明利用交通流量的影响，预测需要检测到的目标会出现的位置及时段，实现从多摄像头采集的视频数据中提取少量帧进行目标检测，在少量帧中检测出目标，提高检测的效率和准确率。

本发明授权基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.基于交通流量和图卷积的多摄像头多目标轨迹预测方法，其特征在于： 具体包括如下步骤： 步骤1、通过时空多图卷积网络和基于注意力机制的门控循环神经网络，构建基于节点空间相关性和时间相关性的目标跟踪需求预测模型，获得目标跟踪需求预测结果； 首先，从节点邻近性、节点连通性、边的交通流量、需要识别的目标类型四个维度考虑目标跟踪需求的空间相关性；然后，基于注意力机制的全局门控循环神经网络建模时间序列上的相关性，通过基于注意力机制的门控循环神经网络来提取不同时间槽对目标跟踪需求预测的影响，使用注意力机制为预测值赋予权重系数；最后，通过多图卷积网络实现特征提取和进一步融合，获得目标跟踪需求预测结果； 步骤2、基于预测模型得到目标跟踪需求后，首先构建节点拓扑图，并定义了时间消耗模型；然后，计算目标跟踪预测模型的时间成本；最后，预测出目标可能出现的下一个摄像头以及时间窗口，以便能及时调用相应的摄像头和明确调用的时间段； 步骤3、设计MCMT最小化丢失率快速轨迹预测算法，得到MCMT最小化丢失率快速轨迹预测算法策略，实现最小计算量多摄像头多目标轨迹预测。

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