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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算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：CN116843720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311012250.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算法是由汪少华;郭玉豪;李祎承;殷春芳;李春设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算法，属于智能车辆技术领域，主要包括初始化模块，预测模块，轨迹关联模块。初始化模块读取检测文件获取当前帧中每个目标的检测框信息，根据阈值将检测框分为高分检测框和低分检测框，送入轨迹关联模块中；预测模块包括为上一帧中的轨迹分别设置对应的自适应状态转移矩阵，通过卡尔曼滤波获得上一帧中的轨迹在当前帧的预测边界框和协方差矩阵；轨迹关联模块将当前帧校正后的预测边界框先后和高分检测框及低分检测框进行交并比计算。本发明通过结合自适应状态转移矩阵的卡尔曼滤波及相机运动补偿，提高了多目标跟踪算法在自动化城市公交客车上的跟踪效果。

本发明授权一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动模型的自动化城市公交客车多目标跟踪算法，其特征在于：所述算法采用自适应状态转移矩阵的卡尔曼滤波及相机运动补偿，具体包括如下步骤： 步骤1：初始化模块，用于读取由检测器生成的检测文件，获取当前帧中每个目标的检测框信息并根据阈值将检测框分为高分检测框和低分检测框，送入轨迹关联模块中； 步骤2：预测模块，包括为上一帧中的轨迹分别设置对应的自适应状态转移矩阵，通过卡尔曼滤波获得上一帧中的轨迹在当前帧的预测边界框和协方差矩阵，使用相机运动补偿进行相邻两帧的图像配准，通过图像配准得到相邻两帧的仿射变换矩阵，拆分仿射变换矩阵为缩放旋转和转换两部分，将这两部分分别和卡尔曼滤波获得的预测边界框和协方差矩阵结合，校正得到更加贴合目标真实位置的预测边界框和协方差矩阵； 步骤22为每个轨迹分别设置对应的自适应状态转移矩阵F，具体包括如下操作： 步骤221：自适应状态转移矩阵F如下： 其中，a表示预测边界框的宽高比，h表示预测边界框的高，dt表示当前帧与前一帧之间的差，和表示各自对应变量的速度变化值； 步骤3：轨迹关联模块，将当前帧校正后的预测边界框先后和高分检测框及低分检测框进行交并比计算，重叠度高并且大于阈值的预测边界框和检测框再放进匈牙利算法进行数据关联，成功和校正后预测边界框关联上的检测框则被认为是当前帧中的轨迹。

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