中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;北京市遥感信息研究所孙海江获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;北京市遥感信息研究所申请的专利基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测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：CN120580262B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511081465.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法是由孙海江;张一鸣;吴宇奇;刘巧元;李阳;马思远;王成舜;尹璐;周玉明;黄山;聂婧;张筱晗;邢相薇设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星遥感图像技术领域，尤其涉及基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法，包括如下步骤：对卫星视频中每一帧图像检测到的多个目标结果进行自适应卡尔曼滤波的数据关联，形成多个运动轨迹；采用卡尔曼滤波对多个运动轨迹进行预测；采用高斯过程回归模型对所述运动轨迹进行平滑，减小运动轨迹的误差，实现基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法。本发明可以有效的降低ID转换次数，提高IDF1，IDF1的值越大代表ID转换次数越低以及精度越高。本发明通过对多个跟踪方法融合本发明后在viso数据集下5个卫星视频下测试得到不同方法的指标。
本发明授权基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 对卫星视频中每一帧图像检测到的多个目标结果进行自适应卡尔曼滤波的数据关联，形成多个运动轨迹；在自适应卡尔曼滤波的过程中，采用自适应的方法来估计观测噪声方差； 采用卡尔曼滤波对多个运动轨迹进行预测：每个目标的状态向量选择为四元组：，针对卡尔曼滤波算法的轨迹预测公式为：，其中，x表示目标的水平坐标，y表示目标的垂直坐标，表示目标检测框的纵横比，h表示目标检测框的高度，是状态转移矩阵，为预测的目标的状态向量，为上一帧的目标的状态向量； 采用高斯过程回归模型对所述运动轨迹进行平滑，减小运动轨迹的误差，实现基于卡尔曼滤波和高斯过程回归的卫星视频轨迹预测方法。
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