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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种跨相机的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121353343B 。

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：202511924082.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种跨相机的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质是由王晓辉;汪思琪;张雷;蔡兆旸设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨相机的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种跨相机的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取不同相机采集的原始图像；在不同相机采集的原始图像的重叠区域中，根据物体与相机之间的距离大小，确定不同的权重信息，并根据该权重信息，对重叠区域进行融合处理，得到融合图像；根据预先训练的识别模型，确定融合图像中的物体标识和与物体标识对应的位置信息；识别模型是采用样本图像数据，对初始网络模型进行训练得到的，初始网络模型是通过对神经网络模型进行速度和精度改进得到的；采用预设跟踪算法，对物体在不同相机下的位置信息进行跟踪，提高模型识别的速度和精度，同时减少了工作量，减少了物体跨相机运动时，无法实时跟踪的问题。

本发明授权一种跨相机的物体跟踪方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨相机的物体跟踪方法，其特征在于，应用于室内低空大场景的人物跟踪，所述方法包括： 获取不同相机采集的原始图像，所述相机以矩阵排列，以俯视姿态采用间隔一定的距离进行安装； 在所述不同相机采集的原始图像的重叠区域中，通过对同一位置不同相机的画面进行像素融合，对来自不同相机的图像处理转换成对融合后的单张图像进行处理，根据物体与相机之间的距离大小，确定不同的权重信息，并根据该权重信息，对所述重叠区域进行融合处理，得到融合图像； 根据预先训练的识别模型，确定所述原始图像和融合图像中的物体标识和与所述物体标识对应的位置信息；其中，所述预先训练的识别模型是采用样本图像数据，对初始网络模型进行训练得到的，所述初始网络模型是通过对神经网络模型进行速度和精度改进得到的； 采用预设跟踪算法，对与所述物体标识对应的物体在不同相机下的位置信息进行跟踪； 其中：所述在所述不同相机采集的原始图像的重叠区域中，根据物体与相机之间的距离大小，确定不同的权重信息，并根据该权重信息，对所述重叠区域进行融合处理，得到融合图像，包括： 获取第一相机采集的第一图像和第二图像中的重叠区域图像； 根据所述物体位于所述重叠区域图像中的位置信息，确定与所述位置信息对应的权重信息； 根据所述权重信息，所述重叠区域图像在第一图像中的第一像素以及所述重叠区域图像在第二图像中的第二像素，确定所述融合图像； 所述根据所述物体位于所述重叠区域图像中的位置信息，确定与所述位置信息对应的权重信息，包括： 基于所述重叠区域，确定所述物体到预设边缘的距离； 根据所述物体到预设边缘的距离以及预设变化速率，确定所述权重信息。

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