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龙图腾网获悉北京图森智途科技有限公司申请的专利一种多目标跟踪模型的训练方法以及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：CN114913386B 。

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：202110130055.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法是由何嘉伟;黄泽昊;王乃岩设计研发完成，并于2021-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法。其中，该多目标跟踪方法包括：根据当前视频帧中的待跟踪目标构建目标图；目标图的顶点对应于待跟踪目标，且两个顶点之间的边的边特征包括两个顶点之间的属性关系；对目标图和已有的轨迹图进行图匹配，以计算待跟踪目标与轨迹图中已跟踪轨迹之间的匹配得分；轨迹图的顶点对应于已有的已跟踪轨迹，且两个顶点之间的边的边特征包括两个顶点之间的属性关系；按照匹配得分确定待跟踪目标的匹配轨迹。在图匹配时全面参考目标图和轨迹图中的边特征，防止某一目标被遮挡时出现跟踪失败的问题，避免视频多目标跟踪的局限性，提高视频多目标跟踪的鲁棒性。

本发明授权一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标跟踪模型的训练方法，其特征在于，包括： 构建初始的多目标跟踪模型，所述多目标跟踪模型包括目标图提取网络、轨迹图提取网络和图匹配网络；所述目标图提取网络用于根据当前视频帧中的待跟踪目标构建目标图，所述轨迹图提取网络用于根据历史视频帧中的已跟踪轨迹构建轨迹图，所述图匹配网络用于对所述目标图和轨迹图进行图匹配，以预测所述待跟踪目标的匹配轨迹；其中，所述目标图和轨迹图均包括顶点和连接顶点的边，所述目标图的顶点分别对应于所述待跟踪目标，所述轨迹图的顶点对应于所述已跟踪轨迹，且所述目标图和所述轨迹图中两个顶点的边的边特征包括两个顶点之间的属性关系； 利用所述多目标跟踪模型的预设损失函数，根据训练样本中待跟踪目标的真实匹配轨迹和预测得到的匹配轨迹，对所述多目标跟踪模型内的各个网络进行联合训练，得到训练后的多目标跟踪模型； 其中， 所述轨迹图提取网络进一步用于：识别同一目标在各历史视频帧内所形成的已跟踪轨迹，并通过对同一目标在各历史视频帧内的属性特征进行特征融合，得到该目标所对应的已跟踪轨迹的属性特征，所述轨迹图中顶点的顶点特征为该顶点对应的已跟踪轨迹的属性特征，所述目标图中顶点的顶点特征为该顶点所对应的待跟踪目标的属性特征； 所述图匹配网络进一步用于：根据所述目标图和轨迹图中各个顶点的顶点特征和每条边的边特征，来对所述目标图和轨迹图进行图匹配。

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