北京航空航天大学李晓多获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法及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:CN119722740B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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:202411803836.5,技术领域涉及:G06T7/246;该发明授权一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法及系统是由李晓多;秦闻远;董希旺;潘成伟;徐浩;化永朝;张政设计研发完成,并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了:本申请公开一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法及系统,涉及图像目标跟踪领域,方法包括:采用目标检测算法对t时刻的输入图像进行检测,得到t时刻所有检测目标的状态数据;将t时刻每个检测目标的状态数据作为一个一类节点,将t时刻每个已跟踪目标的轨迹作为一个二类节点,利用t时刻所有检测目标的外观特征和t时刻所有已跟踪目标的轨迹特征,构建时空拓扑图;利用图神经网络模型计算时空拓扑图中的节点相似度;基于节点相似度,利用匈牙利算法将t时刻所有检测目标的状态数据与t时刻所有已跟踪目标的轨迹进行匹配,完成所有检测目标的跟踪。本申请实现了对多目标的长期稳定跟踪。
本发明授权一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于时空拓扑图的多目标跟踪方法,其特征在于,所述基于时空拓扑图的多目标跟踪方法包括: 采用目标检测算法对t时刻的输入图像进行检测,得到t时刻所有检测目标的状态数据;所述状态数据包括:边界框的坐标、边界框的类别和边界框的置信度; 基于t时刻所有检测目标的状态数据,利用重识别网络确定t时刻所有检测目标的外观特征; 获取t时刻所有已跟踪目标的轨迹和t时刻所有已跟踪目标的轨迹特征; 将t时刻每个检测目标的状态数据作为一个一类节点,将t时刻每个已跟踪目标的轨迹作为一个二类节点,利用t时刻所有检测目标的外观特征和t时刻所有已跟踪目标的轨迹特征,构建时空拓扑图; 利用图神经网络模型计算所述时空拓扑图中的节点相似度;所述节点相似度为所述一类节点和所述二类节点之间的相似度;所述图神经网络模型包括依次连接的多层感知机、时空特征整合网络和消息传递神经网络;所述多层感知机用于对所述时空拓扑图中节点的特征和边的特征进行编码;所述时空特征整合网络用于对所述时空拓扑图中每个已跟踪目标的轨迹进行多时刻的融合;所述消息传递神经网络用于对所述时空拓扑图进行特征更新; 基于所述节点相似度,利用匈牙利算法将t时刻所有检测目标的状态数据与t时刻所有已跟踪目标的轨迹进行匹配,完成所有检测目标的跟踪; 其中,对所述时空拓扑图中每个已跟踪目标的轨迹进行多时刻的融合,具体为: 式中,Z为多时刻融合后的已跟踪目标的轨迹,C为t时刻的二类节点数量,ε为二类节点的多时刻的注意力得分,ai,j为对ε进行softmax行归一化后的结果,Fc为所有已跟踪目标t时刻的轨迹数据,Fp为所有已跟踪目标t-L时间段内的轨迹数据,L为设定时长,dt为多层感知机对t时刻边的特征处理后的数据维度,WQ为Fc的查询映射矩阵,WK为Fp的键值映射矩阵,WV为Fp的最终值映射矩阵; 对所述时空拓扑图进行特征更新,具体为: 式中,ν→e表示节点的特征到边的特征传递,e→v表示边的特征到节点的特征传递,为消息传递神经网络对边的特征的学习参数,为消息传递神经网络对节点的特征的学习参数,为第l次迭代的第i个一类节点与第j个二类节点之间边的特征,为第l-1次迭代的第i个一类节点与第j个二类节点之间边的特征,为第l次迭代的第i个一类节点的特征,为第l-1次迭代的第i个一类节点的特征,为第l-1次迭代的第j个二类节点的特征,为到的传递,Φ·为根据时空拓扑图的节点连接关系进行特征编码的网络,H为二类节点集合; 所述图神经网络模型在训练阶段的损失函数为: 式中,为节点相似度的总损失,为第一类节点相似度损失,为第二类节点相似度损失,Aij为图神经网络模型根据节点的特征输出的第i个一类节点与第j个二类节点之间的相似度,为对Aij进行softmax行归一化的结果,为对Aij进行softmax列归一化的结果,Softmax·r为softmax行归一化,Softmax·c为softmax列归一化,M为一类节点的数量,C为二类节点的数量,为第i个一类节点与第j个二类节点之间真实相似度的标签值,p为图神经网络模型根据边的特征输出的节点相似度,pt为检测目标和已跟踪目标是否属于同一目标的概率,y为检测目标和已跟踪目标是否属于同一目标的真实标签。
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