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龙图腾网获悉北京机械设备研究所申请的专利基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和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：CN117274320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210668309.2，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和系统是由廉斌;祁贤雨;赵玉飞;周超;王琳设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和系统，属于智能驾驶技术领域，解决了现有技术中多目标跟踪的持续性和准确性不足的问题。包括根据深度学习模型得到每帧图像的目标框检测结果；将每帧图像的目标框检测结果同时传入光流预测模型和卡尔曼滤波预测模型中，分别得到每帧图像对应的下一帧图像的目标框光流预测结果和卡尔曼预测结果，加权求和得到目标框融合预测结果；对每帧图像的目标框检测结果和目标框融合预测结果，通过计算目标框间的马氏距离，以及采用匈牙利算法建立目标框检测结果与目标框融合预测结果的关联，通过卡尔曼滤波算法得到更新后的目标框状态，作为每帧图像的目标跟踪结果。实现了多目标的持续跟踪。

本发明授权基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光流与卡尔曼滤波融合的图像多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 实时采集视频图像，传入深度学习模型中进行目标检测，得到每帧图像的目标框检测结果； 将每帧图像的目标框检测结果同时传入光流预测模型和卡尔曼滤波预测模型中，分别得到每帧图像对应的下一帧图像的目标框光流预测结果和卡尔曼预测结果，加权求和得到目标框融合预测结果；其中，所述光流预测模型根据每帧图像的目标框检测结果，获取每帧图像及对应的下一帧图像的待跟踪目标框；根据待跟踪目标框中特征点的移动向量，去除错误特征点；根据剩余的特征点的移动向量得到目标框初始预测结果以及目标框尺度变化率；基于所述目标框初始预测结果和所述目标框尺度变化率得到目标框光流预测结果；光流预测结果对应的权重大于卡尔曼预测结果对应的权重； 对所述每帧图像的目标框检测结果和目标框融合预测结果，通过计算目标框间的马氏距离，以及采用匈牙利算法建立目标框检测结果与目标框融合预测结果的关联，通过卡尔曼滤波算法中的更新方法得到更新后的目标框状态，作为每帧图像的目标跟踪结果；其中，所述计算目标框间的马氏距离包括：基于卡尔曼滤波预测模型的状态转移方程，根据目标框融合预测结果，计算出状态的预测协方差矩阵；根据所述状态的预测协方差矩阵，以及观测方程，计算出观测的预测协方差矩阵；根据每帧图像的目标框检测结果、目标框融合预测结果和观测的预测协方差矩阵，计算出所述每帧图像的每个目标框检测结果与每个目标框融合预测结果间的马氏距离值；对所有大于距离阈值的马氏距离值，更新为相同的预置距离值，所述预置距离值大于距离阈值；根据更新后的马氏距离值，构建出代价矩阵，用于匈牙利算法中。

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北京机械设备研究所，其通讯地址为：100854 北京市海淀区永定路50号(北京市142信箱208分箱)；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”。

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