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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种无人机视角下多目标车辆旋转框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：CN115359373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210913619.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机视角下多目标车辆旋转框跟踪方法是由周明龙;黎宁;缪力泽设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机视角下多目标车辆旋转框跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种无人机视角下多目标车辆旋转框跟踪方法，在原YOLOv5检测模型中增加CA注意力模块和Transformer预测头，同时提出基于底点坐标的旋转框表示方法，采用旋转框代替水平框来更好标识车辆目标，极大地提升了视觉效果；基于训练好的车辆检测网络和重识别网络，得到检测框信息和重识别特征，通过卡尔曼滤波和匈牙利算法实现轨迹预测和数据关联，从而实现多目标跟踪；鉴于无人机自身计算资源有限，通过FPGM剪枝技术，在保证跟踪精度和速度的前提下，对模型进行压缩。本发明可以很好对无人机视角下的车辆目标进行检测和跟踪，运用FPGM剪枝技术，很好地解决无人机自身计算资源有限的问题，在智能交通检测系统中具有良好的应用潜力。

本发明授权一种无人机视角下多目标车辆旋转框跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机视角下多目标车辆旋转框跟踪方法，其特征在于，包含如下步骤： 步骤1，车辆旋转框检测：制作无人机视角下的车辆数据集，搭建检测网络模型并进行训练，实现对车辆目标的旋转框检测； 步骤2，FPGM剪枝：基于几何中值卷积神经网络滤波器来修剪冗余的滤波器来实现对检测网络模型的压缩； 步骤3，重识别网络训练：构造车辆重识别数据集，训练重识别网络模型，得到目标的外观特征和运动特征，实现车辆目标的重识别； 步骤4，多目标车辆跟踪：将待检测视频输入检测网络模型，得到目标车辆检测框，通过重识别网络提取检测框的外观特征和运动特征，从而计算检测结果与卡尔曼滤波预测结果的相似度，最后通过匈牙利算法进行数据关联，从而实现多目标的跟踪； 步骤4.1，单帧图片车辆目标检测：从视频中获取单帧图片，送入检测网络模型中得到该图片中所有车辆的位置信息x,y,w,h,theta和置信度其中，x、y分别为车辆旋转框中心点的横坐标、纵坐标；w、h分别为车辆旋转框的宽度、高度；theta为车辆旋转框的长边与水平线所成的角度； 步骤4.2，对于步骤4.1中得到的检测框，通过训练好的重识别网络模型，得到其外观特征和运动特征； 步骤4.3，卡尔曼滤波预测：采用x,y,w,h,theta,dx,dy,dw,dh,dtheta作为状态估计模型的状态向量，采用匀速运动模型的卡尔曼滤波器预测轨迹，预测下一帧目标轨迹，其中，dx,dy,dw,dh,dtheta分别为x,y,w,h,theta的变化量； 步骤4.4，对卡尔曼滤波预测的确认态轨迹与目标检测器得到的检测框进行级联匹配； 步骤4.5，将卡尔曼滤波预测的不确认态轨迹与级联匹配产生的检测框失配和轨迹失配结果进行IOU匹配，通过匈牙利算法，得到最终的匹配结果； 步骤4.6，进行卡尔曼滤波参数更新； 步骤4.7，循环执行步骤4.1至步骤4.6，直至视频结束，得到最终的跟踪结果。

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