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！

龙图腾网获悉安徽清新互联信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的多目标匹配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：CN114187607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111364596.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的多目标匹配方法是由尼秀明;张卡;何佳设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多目标匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多目标匹配方法，包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括某一帧图像和该帧图像对应的ID掩码图像；将待识别图像输入至预先训练好的深度神经网络模型，该深度神经网络模型包括特征提取模块、相关性模块和预测模块；利用特征提取模块对待识别的图像进行处理，得到待识别图像的特征图；利用相关性模块对所述特征图进行处理，得到具有自我感知时空相关性的输入特征图；利用预测模块对所述输入特征图进行处理，获得预测前后两帧待识别图像之间的目标关联度；该多目标匹配方法借助深度神经网络模型，直接端对端的完成多目标关联匹配过程，通用性强，实时性高，误差来源更少，可长时间跟踪，跟踪效果鲁棒性强。

本发明授权一种基于深度学习的多目标匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多目标匹配方法，包括： 获取待识别图像，所述待识别图像包括某一帧图像和该帧图像对应的ID掩码图像； 将待识别图像输入至预先训练好的深度神经网络模型，该深度神经网络模型包括特征提取模块、相关性模块和预测模块； 利用特征提取模块对待识别的图像进行处理，得到待识别图像的特征图； 利用相关性模块对所述特征图进行处理，得到具有自我感知时空相关性的输入特征图； 利用预测模块对所述输入特征图进行处理，获得预测前后两帧待识别图像之间的目标关联度； 所述深度神经网络模型的训练步骤包括： 收集各种场景，各种光线、各种角度下的行人视频，将行人视频按帧分离得到帧图像； 获取样本图像训练集，训练集中的每个样本图像是通过对前后两个帧图像中的行人目标关联信息进行标注得到的图像； 构建所述深度神经网络模型的目标损失函数； 将所述样本图像训练集输入至定义好的深度神经网络模型进行训练，得到所述预训练后的深度神经网络模型； 其中，在对前后两个帧图像中的行人目标关联信息进行标注，具体步骤如下： 基于深度学习的行人检测框架获取行人视频中每一帧图像中的行人位置作为行人位置信息，对行人位置信息进行标注，得到行人目标位置信息； 根据每个帧图像中的行人目标位置信息，生成相应的ID掩码图像； 任意选择包含行人目标的一帧图像作为前一帧图像，在之后的设定帧内，任意选择一幅图像作为当前帧图像，将当前帧图像、当前帧图像的ID掩码图像、前一帧图像、前一帧图像的ID掩码图像一起组成运动图像对； 对于每一个运动图像对进行人工审核，进行不同帧图像中行人目标ID关联，获得行人目标的ID关联信息，生成一个长度为N+1的one-hot类型的关联特征向量； 按照行人目标的ID关联信息中序号值的大小，按顺序串联每一个行人目标的关联特征向量。

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清新互联信息科技有限公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期J1区A座17-18楼；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”。