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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质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：CN115546251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211279274.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质是由陈龙涛;汪勇衡;曾焕强;朱建清;黄德天;施一帆设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明一种基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质，提出一种加入到级联匹配过程的GIoU门限机制GIGM，以提高关联性能、解决长距离标识切换问题，当目标和检测距离较远时，GIGM可以有效防止匹配和长距离标识切换，CIoU匹配被用作第二关联策略，以获得更好和更合理的跟踪结果。即使检测目标在外观上高度相似，但当它们的位置相距很远时，GIGM可以防止该错误匹配。

本发明授权基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于GIoU门限机制的在线多目标跟踪方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、通过open-cv读取图像或视频信息； 步骤2、设定好置信度阈值，用YOLOv4对每一帧图像进行目标检测，得到目标边界框信息； 步骤3、将目标边界框信息传递给重识别模型，以获得目标表观特征信息； 步骤4、目标边界框信息和目标表观特征信息被一同发送到跟踪系统； 步骤5、开始GIoU级联匹配过程，跟踪系统通过步骤4得到第t帧图像已存在的轨迹T[m]和第t+1帧图像新得到的检测目标D[n]的目标边界框信息和目标表观特征信息，其中，m为轨迹数量，n为检测目标数量，通过目标边界框信息计算得到轨迹T[m]与检测目标D[n]之间的GIoU分数G[n*m]，通过目标表观特征计算得到轨迹T[m]与检测目标D[n]之间的外观相似度余弦距离C[n*m]，并实施基于GIoU门限机制GIGM的级联匹配； 步骤6、GIoU级联匹配过程结束后，匹配失败的检测目标和轨迹再进行CIoU匹配，CIoU匹配成功的轨迹和检测目标将与步骤5的GIoU级联匹配中匹配成功的候选对一同进入步骤7，进行卡尔曼滤波更新；CIoU匹配失败的轨迹和检测目标将进入步骤8； 步骤7、跟踪系统对上一帧的轨迹进行卡尔曼滤波更新，连续三帧匹配到检测目标的轨迹被认定为确认态的轨迹，其他未匹配到检测目标的轨迹视为匹配失败的轨迹； 步骤8、对所有轨迹进行卡尔曼滤波预测，通过卡尔曼滤波算法更新修正位置信息，得到新的轨迹集，并将确认态的轨迹送入步骤5以进行下一次GIoU级联匹配，将未确认态的轨迹送入步骤6以进行下一次CIoU匹配，直至匹配结束后进入步骤10； 步骤9、针对步骤7匹配失败的轨迹和检测目标，根据类型不同，进行不同的处理： 将检测目标作为未确认态的轨迹送入轨迹集中，进入步骤8； 判断轨迹是否为确认态，若为确认态，则判断轨迹存活时长a是否超过阈值，将属于未确认态的轨迹和轨迹存活时间a大于阈值的轨迹删除，将未被删除的轨迹送入轨迹集中,进入步骤8； 步骤10、对新的确认态的轨迹进行可视化操作。

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