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龙图腾网获悉浙江托普云农科技股份有限公司申请的专利基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法、系统及装置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：CN118762401B 。

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：202411239411.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法、系统及装置是由陈渝阳;陈曦;陈加肯;李浩翰;朱黎明;张煜;姚波;梁周瑞设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法、系统及装置，所述方法包括获取目标生物爬行训练视频；为每个目标分配跟踪器、生命周期变量，进行连续帧的多目标跟踪；将基于筛选后的目标检测框与当前帧的目标跟踪框进行级联匹配；对所述匹配后的跟踪序列，计算像素爬行速度；根据目标像素爬行距离和目标在现实世界的物理距离获取比例尺，进而计算得出目标生物的实际爬行距离和实际爬行速度。本发明采用了多层级联匹配方法对检测框和目标跟踪框进行匹配实现了对慢速移动目标生物、快速移动目标生物、含跳跃爬行的蛾类目标生物等多种类型目标生物爬行的实时观测，并精确记录爬行轨迹、爬行速度、爬行时间、爬行距离、停留时间等运动信息。

本发明授权基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于目标生物爬行轨迹的运动观测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标生物爬行视频，对视频帧进行目标检测得到目标区域，并对目标区域进行误检目标筛除，得到目标检测框，其中，目标检测框至少包括一个检测框； 为目标检测框分配目标标记符，并对目标检测框进行多目标跟踪生成目标跟踪框； 对筛选后的目标检测框分配目标标记符，并为每个目标分配跟踪器； 所述跟踪器对目标检测框进行跟踪，得到的检测目标与下一帧出现的检测目标进行匹配，对目标检测框进行多目标跟踪并在跟踪过程中加入生命周期规律，得到目标跟踪框； 将目标检测框与目标跟踪框进行级联匹配，得到匹配后的跟踪序列； 所述级联匹配至少包括三阶段级联匹配，则包括以下步骤： 第一阶段级联匹配：将目标检测框与目标跟踪框进行IOU匹配，计算每个目标检测框与每个目标跟踪框的IOU值，并对IOU值大于第一预设阈值的目标检测框和目标跟踪框进行第一次匈牙利匹配； 第二阶段级联匹配：针对第一阶段级联匹配框IOU值小于第一预设阈值的目标检测框和目标跟踪框，计算目标检测框和目标跟踪框的HOG特征余弦相似度，并结合欧氏距离相似度进行第二次匈牙利匹配； 第三阶段级联匹配：将目标检测框和目标跟踪框进行基于ReID的匹配； 所述第一阶段级联匹配，包括以下步骤： 分别计算每个目标检测框与每个目标跟踪框的IOU值，将目标检测框和目标跟踪框进行IOU匹配； 对于IOU值大于第一预设阈值的目标检测框和目标跟踪框，通过匈牙利匹配算法获取相邻帧之间的目标检测框与目标跟踪框的最佳匹配； 所述IOU值的计算公式为： 其中，A表示目标检测框集合，B表示目标跟踪框集合； 所述第二阶段级联匹配，包括以下步骤： 第一阶段级联匹配框IOU值小于第一预设阈值的目标检测框和目标跟踪框，计算目标检测框和目标跟踪框的HOG特征余弦相似度； 计算目标检测框的中心点与目标跟踪框的中心点的欧式距离； 通过对欧氏距离相似度与HOG特征余弦相似度加权求和，得到第二次匈牙利匹配结果； 所述目标检测框中心点与目标跟踪框中心点的欧式距离计算公式为： 其中，表示目标检测框中心点与目标跟踪框中心点的欧式距离，表示目标检测框的中心点坐标，表示目标跟踪框的中心点坐标； 所述第二次匈牙利匹配结果的计算公式为： 其中，表示欧氏距离相似度，表示HOG特征余弦相似度，表示欧氏距离相似度和HOG特征余弦相似度的加权求和结果，表示基于欧氏距离的相似度的归一化权重因子，表示基于HOG特征余弦相似度的归一化权重因子； 所述第三阶段级联匹配，包括以下步骤： 获取新检测到的目标生物视频帧，保留若干帧作为ROI区域的特征查询库，并获取目标标记符对应目标生物的视频帧，其中，新检测到的目标生物视频帧与目标标记符对应的目标生物视频帧帧数相同； 使用度量学习损失函数对预训练特征提取网络进行训练，得到训练完成的特征提取网络； 由训练完成的特征提取网络对新检测到的目标生物视频帧和目标标记符对应的目标生物视频帧进行ROI特征提取，得到新检测到的目标生物视频帧ROI特征提取结果和目标标记符对应的目标生物视频帧ROI特征提取结果； 对新检测到的目标生物视频帧ROI特征提取结果和目标标记符对应的目标生物视频帧ROI特征提取结果进行余弦相似度计算，并将所述余弦相似度相加，得到总余弦相似度； 当总余弦相似度大于第二预设阈值时，判定新检测到的目标生物为出现过的目标生物，将目标标记符给予新检测到的目标生物，否则，给予新检测到的目标生物新的目标标记符，从而完成目标生物的ReID匹配，得到匹配后的跟踪序列； 所述余弦相似度计算公式为： 其中，表示新检测到的目标生物视频帧ROI特征提取结果，表示目标标记符对应的目标生物视频帧的ROI特征提取结果； 所述总余弦相似度计算公式为： 其中，表示总余弦相似度，表示余弦相似度； 通过所述匹配后的跟踪序列，得到目标跟踪框的中心点位移，进而得到像素爬行距离； 通过截取跟踪框的中心点时间差，得到像素爬行时间，根据像素爬行距离和像素爬行时间，得到目标像素爬行速度； 根据像素爬行距离和真实物理距离进行计算，得到比例尺，所述像素爬行距离及像素爬行速度根据比例尺进行计算，进而得到目标生物的实际爬行距离和实际爬行速度。

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