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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于时空场景连通图的开放词汇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：CN119963605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510150262.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于时空场景连通图的开放词汇多目标跟踪方法是由王菡子;黎光耀;庄思萍;简亚军;严严设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空场景连通图的开放词汇多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于时空场景连通图的开放词汇多目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。A.给定训练数据集，包含视频序列和对象的相关状态信息。B.将视频帧序列输入预训练的检测器，提取视频帧的特征，并生成每帧中的对象候选框。C.根据生成的候选框，从全局特征图中利用ROI池化操作提取每个候选框对应的局部特征。D.将提取的ROI区域特征输入解码器，通过多头自注意力提取目标间的各种关系。E.将获得的关键帧与参考帧的关系输入连接头，得到关联预测结果，产生图关联损失。F.将关键帧与参考帧中经过解码器处理的ROI特征计算外观相似度，得到关联预测，得到外观关联损失与步骤E产生的图关联损失共同组成网络的损失函数。提升跟踪性能。

本发明授权一种基于时空场景连通图的开放词汇多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空场景连通图的开放词汇多目标跟踪方法，其特征在于包括以下步骤： 1数据准备：给定训练数据集，该数据集涵盖视频序列以及对象的相关状态信息； 2候选框生成：基于步骤1准备好的视频序列，将其输入预先训练好且去除类别检测分支的检测器，提取视频帧的特征，生成每帧中的对象候选框； 3特征提取：根据步骤2生成的候选框，从全局特征图中利用ROI池化操作从每个候选框中提取对应的局部特征； 4关系提取：将步骤3提取出的局部特征输入解码器，在解码器中，通过多头自注意力提取不同层的注意力权重，构建帧内目标关系；考虑到关键帧和参考帧在整个跟踪过程中的不同作用，将关键帧和参考帧的帧内目标关系通过动量关系流传递进行融合； 5连通图生成：经过目标关系提取和融合后，将增强后的帧内目标关系经线性层处理，通过线性变换对特征进行进一步的整合和转换，处理后的结果进行拼接后送入连接头，生成时空场景连通图；在这个连通图中，节点代表参考帧与关键帧包含的目标，而边缘则表示目标之间的连通关系； 6特征增强与关联预测：完成连通图生成后，保存经过解码器处理的局部特征，计算关键帧与参考帧目标之间的外观相似度，得到关联预测，将关联预测与标注之间通过计算交叉熵计算得到外观关联损失，与步骤5生成的时空场景连通图时产生的图关联损失共同组成网络损失函数，用于训练模型，优化模型参数； 7目标分类与关联：模型训练和优化后，利用视觉-语言模型CLIP进行目标分类，视觉-语言模型能够结合视觉特征和语言信息，对目标进行准确分类；同时，通过步骤5生成的时空场景连通图预测目标关联，将不同帧之间的目标进行有效关联，从而实现开放词汇多目标跟踪。

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