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龙图腾网获悉北京简易网安科技有限公司申请的专利一种基于AI视觉的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：CN120976875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511037960.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于AI视觉的目标跟踪方法及系统是由唐志斌;张立芬;吴俊奇设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI视觉的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，提供了一种基于AI视觉的目标跟踪方法及系统，方法包括以下步骤：原始视频帧采集；环境自适应图像增强；多目标检测与多模态特征提取；局部光流运动估计；多目标轨迹关联；遮挡处理与重识别；轨迹输出与结果分析；该方法设置物理‑深度学习级联去雾模型，通过暗通道均值动态切换轻浓雾处理路径，融合大气散射物理先验与U‑Net残差修正，具备环境自适应感知架构，突破传统单一模型在突变雾浓度下的失效瓶颈，构建表观‑运动‑几何三元耦合的轨迹认知体系，设计动态代价矩阵与特征缓存池，解决相似目标聚集、长时遮挡导致的ID切换难题，提高了遮挡环境下目标跟踪的准确性。

本发明授权一种基于AI视觉的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI视觉的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过监控设备采集连续RGB视频流，同步获取热红外图像序列，输出原始视频帧及热红外帧； 对原始视频帧进行雨雾强度判定，根据雨雾强度，雨雾强度低时，采用物理模型去雾，雨雾强度高时，输入原始视频帧及热红外帧至双分支U‑Net，融合残差雾图和温度特征图，输出最终增强图像，为后续检测提供高清晰输入； 基于最终增强图像进行目标检测和多模态特征提取，采用改进YOLOv7‑t i ny检测目标，生成检测框，提取检测框内图像的表观特征、运动特征、几何特征和热红外特征，轻量级注意力融合后，输出多模态特征集合和融合特征，实现目标的精准定位与特征描述，为轨迹关联提供多维度特征； 对检测框内图像进行角点检测和Lucas‑Kanade稀疏光流计算，输出角点运动矢量集合，估计目标局部运动趋势，为轨迹预测提供运动依据； 对检测到的目标生成历史轨迹，预测目标轨迹，融合表观相似度、运动一致性、位置距离、当前帧检测框的热红外特征与历史轨迹的热红外特征，构建动态代价矩阵匹配当前检测框与预测轨迹，输出匹配矩阵，根据匹配矩阵实现目标的ID分配与轨迹更新； 基于目标检测和特征匹配结果判定目标是否遮挡，对遮挡目标进行卡尔曼修正和特征缓存，遮挡解除后，通过表观‑运动‑红外联合匹配关联目标ID，输出修正后的轨迹状态，维持遮挡目标的轨迹连续性； 对最终轨迹集合计算ID切换率和轨迹连续性，检测速度突变或停滞事件，输出量化指标与告警信号。

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