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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪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：CN119941789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411981440.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法是由张翔;曾海鑫;林蔚;张金洋;陈鹏冲设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法，首先构建一个基于三维深度信息解耦的多目标跟踪模型并进行训练，然后对二维目标检测框聚类完成对于密集遮挡的检测，然后通过自监督深度估计方法获取目标三维深度信息，利用深度信息对密集遮挡进行解耦，完成基于空间信息的多目标跟踪。本发明的方法不需要解决密集遮挡导致目标外观特征信息提取不准确的问题，提出基于深度信息的MOT仅仅使用IOU匹配来实现关联，通过深度信息的优势来解决遮挡问题，不需要外观特征，提出基于三维深度估计的算法，基于深度信息的差异对密集遮挡目标实现分级解耦，在不同的层级内进行数据关联，不同层级的目标不能相互影响，得到鲁棒的多目标跟踪效果。

本发明授权一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法，具体步骤如下： S1、构建一个基于三维深度信息解耦的多目标跟踪模型； 所述多目标跟踪模型包括：1个基于注意力机制的特征提取网络、1个相机姿态估计网络、3个深度估计预测头、3个目标检测预测头； S2、训练步骤S1构建的多目标跟踪模型； S3、基于步骤S2得到训练好的多目标跟踪模型，输入当前t时刻的图像，得到第t时刻图像的目标检测数据和第t时刻的三维深度信息； 其中，每个检测到的目标都是由一个边界框表示，且没有ID信息，没有ID的框即检测框；目标检测预测头输出每张输入图像的多个行人目标框； S4、基于步骤S3，利用改进的Mean-shift聚类算法对t时刻的多个检测框以及t-1时刻的轨迹框实现聚类，识别密集遮挡，且每个类即一个密集遮挡； 其中，当每一个聚类结果中的目标数量超过5个时，将其视为密集遮挡；对于数量少于5个的“密集遮挡”，则将其视为遮挡不严重甚至没有遮挡的目标，即非密集遮挡目标； S5、基于步骤S4，实现对非密集遮挡目标和密集遮挡目标的数据关联； S51、实现对非密集遮挡目标的数据关联； 基于步骤S4得到的非密集遮挡目标，直接采用SORT的基本关联方法，通过对t时刻的检测框和t-1时刻的轨迹框非密集遮挡目标计算IOU相似度，依赖于相似度矩阵使用匈牙利算法实现非密集遮挡目标的关联，且将关联的IOU阈值设置为0.5，当IOU相似度小于0.5时即视为不会发生关联； S52、实现对密集遮挡目标的数据关联； 基于步骤S4得到多个密集遮挡，计算检测框和轨迹框的密集遮挡质心，通过两框各自多个质心的欧式距离完成密集遮挡的匹配；即检测框的某个密集遮挡和轨迹框的某个密集遮挡实现遮挡内的数据关联；且关联策略是基于步骤S3得到的t时刻的三维深度信息； 利用密集遮挡内目标的三维深度信息，在密集遮挡内实现深度的层级均匀划分；即根据密集遮挡内的各目标深度信息，找到最深深度和最浅深度；通过在最深深度和最浅深度之间均匀划分为4级关联区域；且对于t时刻的检测框和t-1时刻的轨迹框的两个密集遮挡，只有相同层级的目标才可以通过计算IOU实现数据关联； 然后按照层级关联的策略，逐层关联目标，未关联的目标会顺延到下一层进行同样的IOU关联，直到四次级联关联完成，为匹配上的目标分配身份ID； S6、处理步骤S5中未匹配的检测框目标和轨迹框目标，逐帧跟踪目标得到目标轨迹，实现基于深度信息解耦的多目标跟踪； 对于步骤S5中未完成关联的目标，进行最后一次数据关联，为t时刻的检测框和t-1时刻的轨迹框中仍未关联的目标建立一个全局的IOU相似度矩阵，然后不同于步骤S6的级联匹配，此次关联通过匈牙利算法一次得到匹配结果，IOU的计算阈值仍设置为0.5；对关联上的检测帧目标分配关联者的身份ID，而对于未关联的检测帧ID则分配新的身份ID，对于未完成关联的轨迹帧目标，则舍弃掉这一部分ID； 最后，逐帧跟踪目标得到目标轨迹，实现基于深度信息解耦的多目标跟踪。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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