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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测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：CN119863492B 。

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：202411931537.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测方法是由王旭;王磊设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测方法，属于多目标跟踪领域。本发明提供的技术方案中，通过构建目标驱动网络对传统卡尔曼滤波方法进行替换，目标驱动网络包括LSTM编码器单元、粗略目标估计单元、基于CVAE的目标位置预测单元和随机噪声和注意力机制的精确目标估计单元；通过CVAE目标位置预测单元进行非误匹配场景的目标位置预测，同时通过基于随机噪声和多头注意力机制的精确目标位置预测单元进行误匹配场景下的目标位置预测。有效减小了实际复杂场景中，目标位置预测的偏差。进而减少了目标间误匹配的数量，使得实际复杂场景中多目标跟踪的精度明显提升。

本发明授权一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机噪声与注意力机制的多目标跟踪中位置预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取多目标跟踪数据；采集目标的τ帧历史位置信息，包含目标在视频帧中的边界框在二维图像坐标中的位置，并将数据划分为训练集和测试集； 步骤2：将目标轨迹的历史位置输入至目标驱动网络，其中，目标驱动网络包括LSTM编码器单元、粗略目标估计单元、基于CVAE的目标位置预测单元和随机噪声和注意力机制的精确目标估计单元； LSTM编码器单元提取目标在过去τ帧的时序信息，输出隐状态和细胞状态至粗略目标估计单元； 粗略目标估计单元通过内部的LSTM解码器和多头注意力机制生成粗略目标位置预测； 基于CVAE的目标位置预测单元包括识别网络、先验网络、生成网络和LSTM解码器；具体的，包含目标历史位置信息的输入向量通过门控循环单元得到共同输入向量，共同输入向量输入先验网络生成先验隐变量，同时共同输入向量和目标真实位置一起输入识别网络生成识别隐变量；然后先验隐变量和识别隐变量经过选择操作，训练时选择识别隐变量，测试或推理时选择先验隐变量，输入至生成网络，产生初始隐状态和初始细胞状态，并将其输入至LSTM解码器，进而生成常规场景下精准的目标位置预测； 随机噪声和注意力机制的精确目标估计单元包括多头注意力机制和多层感知机；首先LSTM编码器单元得到的隐状态和粗略目标估计单元的输出分别经过全连接层，得到包含目标历史位置信息的向量和包含目标预测位置信息的向量，然后对这两个向量进行拼接，经过全连接层后得到基于注意力机制的查询向量、键向量、值向量，其中值向量包含随机噪声；然后经过多头注意力机制，得到最终的轨迹预测向量，通过多层感知机输出随机噪声的场景下的目标位置预测； 步骤3：使用采集的数据对目标驱动网络进行训练和测试，得到训练好的目标驱动网络模型，将该模型应用于实际的目标位置预测推理中。

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