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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法及系统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：CN119444794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411503261.5，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法及系统是由李芮;郭晓萱;周志浩;李辉;李雪莹;杜军威设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法及系统，包括：获取日间图像数据和夜间图像数据；对所获取的日间图像数据进行图像转换处理，得到夜间转换图像；根据夜间图像数据、夜间转换图像以及域自适应学习模型，进行夜间多目标跟踪任务，完成夜间环境的多目标跟踪；其中，域自适应学习模型采用教师‑学生网络，根据教师网络和夜间图像数据得到跟踪结果，将所得到的跟踪结果作为伪标签；基于伪标签指导学生网络对夜间图像数据进行无监督学习，学生网络对夜间转换图像进行监督学习，根据学生网络的多域学习损失值指导学生网络训练，得到域自适应学习模型。

本发明授权一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域自适应学习的夜间多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取日间图像数据和夜间图像数据； 对所获取的日间图像数据进行图像转换处理，得到夜间转换图像，图像转换处理至少包括图像亮度调整、图像对比度调整、图像高斯噪声的去除和图像高斯模糊增强； 根据夜间图像数据、夜间转换图像以及域自适应学习模型，进行夜间多目标跟踪任务，完成夜间环境的多目标跟踪； 其中，域自适应学习模型采用教师-学生网络，教师学生模型中的学生网络使用图像转换处理后的带标签的日间数据集和不带标签的夜间数据集作为输入，而教师网络仅以夜间数据集作为输入以生成伪标签对学生网络进行指导；根据教师网络和夜间图像数据得到跟踪结果，将所得到的跟踪结果作为伪标签；基于伪标签指导学生网络对夜间图像数据进行无监督学习，学生网络对夜间转换图像进行监督学习，根据学生网络的多域学习损失值指导学生网络训练，得到域自适应学习模型； 输出的夜间数据集跟踪结果则使用教师模型得到的伪标签计算无监督学习的损失值，利用教师网络对学生网络进行指导，得到的无监督损失计算如下： 其中，表示分类损失，即第i个锚框被分类为第j个真实框类别的损失，表示回归损失，即第i个锚框在位置、尺寸等属性上向第j个真实框回归的损失，表示超参数，用于调整分类损失和回归损失之间的权重；表示KL发散函数，表示教师网络预测的目标类别，表示夜间数据集的图片，表示学生网络预测的目标类别。

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