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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于趋势变化的无人机视觉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：CN119359763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411506034.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于趋势变化的无人机视觉多目标跟踪方法是由吉振鹏;石陆魁;段声旺;张军;刘帅设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于趋势变化的无人机视觉多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标跟踪技术领域，具体是一种基于趋势变化的无人机视觉多目标跟踪方法。首先，对目标检测模型进行训练，利用训练后的目标检测模型对无人机视觉图像进行目标检测；接着，判断是否需要对轨迹进行补偿；若需要，则计算全局偏移量对轨迹进行补偿，完成补偿后再进行轨迹与目标的匹配；若不需要，则直接进行匹配；然后，将轨迹与目标进行匹配，将匹配结果映射到目标检测框上，得到多目标跟踪结果；最后，分别利用趋势变化自适应卡尔曼滤波器对各个轨迹进行更新，更新后的轨迹用于下一帧无人机视觉图像的多目标跟踪。该方法提出了能够反映目标状态变化趋势的趋势变化因子，基于趋势变化因子提出了趋势变化自适应卡尔曼滤波器、趋势变化分组匹配策略以及快速状态补偿机制，有效解决了相互遮挡、视角变化及相机抖动问题，进而提升了跟踪效果。

本发明授权基于趋势变化的无人机视觉多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于趋势变化的无人机视觉多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 第一步：对目标检测模型进行训练，利用训练后的目标检测模型对无人机视觉图像进行目标检测；根据置信度大小将目标分为高置信度目标和低置信度目标，得到高置信度目标集合和低置信度目标集合； 第二步：判断是否需要对轨迹进行补偿；若需要，则计算全局偏移量对轨迹进行补偿，完成补偿后再进入第三步；若不需要，则直接进入第三步； 全局偏移量的计算公式如下： 1 2 3 4 其中，是第i个匹配成功的轨迹的可靠性权重，、是第i个匹配成功的轨迹的匹配代价和置信度，和是超参数，、是第i个匹配成功的轨迹的置信度变化值和匹配代价变化值，、是第i个匹配成功的轨迹的坐标偏移量和尺寸偏移量，n是匹配成功的轨迹数量，是第i个轨迹t-1、t-2时刻的置信度，、是第i个轨迹t-1、t-2时刻的匹配代价； 第三步：将轨迹与目标进行匹配，将匹配结果映射到目标检测框上，得到多目标跟踪结果； 第四步：分别利用趋势变化自适应卡尔曼滤波器对各个轨迹进行更新，更新后的轨迹用于下一帧无人机视觉图像的多目标跟踪； 趋势变化自适应卡尔曼滤波器根据当前帧无人机视觉图像的跟踪结果对轨迹进行更新，其噪声协方差更新公式为： 6 7 其中，是t时刻第i个趋势变化自适应卡尔曼滤波器的噪声协方差，是t时刻第i个轨迹的影响因子，是超参数；、、和分别是t时刻第i个轨迹横坐标、纵坐标、宽度和高度的噪声协方差，若轨迹与目标匹配成功，则轨迹的横坐标、纵坐标、宽度和高度为目标的横坐标、纵坐标、宽度和高度；若轨迹未匹配成功，则轨迹的横坐标、纵坐标、宽度和高度保持当前取值。

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