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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种针对检测丢失、关联失败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：CN114782484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210354629.0，技术领域涉及：G06T7/207；该发明授权一种针对检测丢失、关联失败的多目标跟踪方法及系统是由蔡云泽;丁乐琪;吕润妍;郝亮设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对检测丢失、关联失败的多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机平台下针对检测丢失、关联失败的多目标跟踪方法，包括：对实时视频流量数据进行预处理；输入预处理结果至联合网络，获得检测结果；在所述检测结果的基础上，结合多目标跟踪所产生的轨迹产生候选目标；对所述候选目标进行优化处理，获得预测的丢失的检测目标。本发明可以满足低空无人机平台下实时的在线多目标跟踪任务的需求，能够克服现有方法由于目标遮挡、检测丢失以及无人机平台机动导致跟踪性能降低的缺陷，具有较强的鲁棒性、适用性和实时性；增强了无人机平台对周围环境的视觉感知能力，在民用和军用领域具有广阔的应用前景。

本发明授权一种针对检测丢失、关联失败的多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机平台下针对检测丢失、关联失败的多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 对实时视频流量数据进行预处理； 输入预处理结果至联合网络，获得检测结果； 在所述检测结果的基础上，结合多目标跟踪所产生的轨迹产生候选目标； 对所述候选目标进行优化处理，获得高位置精度的候选目标集作为丢失的检测目标； 其中，所述联合网络，以各帧图像的预处理结果作为输入，并使用深度学习卷积神经网络作为基本网络类型，构建深层聚合模块和高分辨率模块实现多目标检测和特征提取的联合训练，从网络的目标检测分支和特征提取分支分别得到目标的检测结果和特征向量； 所述在所述检测结果的基础上，结合多目标跟踪所产生的轨迹产生候选目标，包括：利用卡尔曼滤波方法对过去图像帧的轨迹进行预测及更新，与当前帧的检测结果共同构成候选目标集； 所述对候选目标进行优化处理，获得高位置精度的候选目标集作为丢失的检测目标，包括： 对候选目标框置信度进行判别，过滤低于设定置信度阈值的轨迹输出； 利用位置修正所述过滤后的候选目标框； 所述利用位置修正所述过滤后的候选目标框，包括： 根据所述联合网络的目标检测分支的中心度对轨迹预测产生的所述候选目标框进行位置修正，将目标中心移动到局部最大的中心度点； 还包括： 以轨迹和所述候选目标的关联代价矩阵作为无人机平台运动状态的判别依据； 以相邻两帧图像数据的空间变换矩阵作为输入，输出无人机平台是否发生位移的运动； 在判断相机发生运动后，进行图像配准以校正相机； 还包括基于所述获得丢失的检测目标，计算所述检测目标特征向量、空间位置信息和目标框与轨迹的重叠程度的关联代价矩阵，根据所述关联代价矩阵将所述轨迹和候选目标的关联匹配，并对轨迹列表进行实时管理和更新。

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