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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头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：CN116363694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310204927.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头多目标跟踪方法是由徐俊瑜;姚传明;赵芳;潘洪涛;陆中祥设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头多目标跟踪方法，涉及图像处理、运动分析等领域。所提出的主要方案为：通过目标检测模型获取目标的检测框位置和类别；使用图像处理方法识别目标的外观颜色；建立特征提取网络捕获目标的深度外观特征；利用外观特征信息、位置信息以及属性约束、运动信息约束、最大相似度阈值约束等多维度约束对目标进行单摄像头下的跟踪；每间隔60帧将多个单摄像头多目标跟踪结果发送到跨摄像头多目标融合模块，利用外观特征信息以及属性约束、摄像头空间拓扑约束、目标运动时间约束、最大相似度阈值约束等多元信息对目标进行匹配，实现无人系统跨摄像头多目标跟踪。

本发明授权一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种多元信息匹配的无人系统跨摄像头多目标跟踪方法，其特征在于，包括：目标检测模块、特征提取模块、颜色识别模块、单摄像头多目标跟踪模块和跨摄像头多目标融合模块；其中目标检测模块用于目标检测，特征提取模块用于目标特征提取，颜色识别模块用于目标颜色提取，单摄像头多目标跟踪模块用于得到单摄像头多目标跟踪结果，跨摄像头多目标融合模块用于完成跨摄像头多目标跟踪； 执行以下步骤： 步骤1，目标检测；基于深度学习方法建立目标检测模型获取单摄像头中所有目标在图像中的位置和类别； 步骤2，目标颜色提取；对所有经过步骤1检测得到的目标进行遍历，使用图像处理方法识别目标的外观颜色； 步骤3，目标特征提取；对所有经过步骤1检测得到的目标进行遍历，采用ResNet18网络结构作为骨干网络，对目标多元特征进行提取； 步骤4，目标位置预测分析；使用卡尔曼滤波算法，由常量速度模型和线性观测模型对目标位置进行预测和更新； 步骤5，多目标跟踪；利用外观特征信息、位置信息以及多维度约束对目标进行单摄像头下的多目标跟踪；得到单摄像头多目标跟踪结果； 步骤6，跨摄像头多目标跟踪；每间隔设定时间将每个摄像头的单摄像头多目标跟踪结果发送到跨摄像头多目标融合模块，利用外观特征信息以及属性约束、摄像头空间拓扑约束、目标运动时间约束、最大相似度阈值约束的多元信息对目标进行匹配，完成跨摄像头多目标跟踪； 其中，步骤5中所述的对目标进行单摄像头下的多目标跟踪，具体方法包括： 将当前帧中的目标作为检测器，将以往帧中的目标作为跟踪器；在跟踪过程即检测器与跟踪器的匹配过程中，记录所有跟踪器的跟踪状态，若某个跟踪器超过阈值时间未匹配，则将此跟踪器标记为删除状态；检测器只与处于未删除状态的跟踪器进行关联匹配；匹配方法包括： 采用两次匹配；其中，第一次匹配利用检测器和跟踪器特征向量之间的余弦距离作为相似性度量准则，第二次匹配利用检测器位置与跟踪器预测位置之间的广义交并比作为相似性度量准则； 首先通过相似性度量准则，构建一个代价矩阵；其次利用类别信息、颜色信息、运动信息以及相似度最大阈值对代价矩阵进行约束；最后使用一种二分图匹配算法，即匈牙利匹配对代价矩阵进行关联匹配，完成单摄像头多目标跟踪； 所述多目标跟踪的方法包括： 通过计算检测器与追踪器之间特征向量的余弦距离，获得初次跟踪的代价矩阵后，分别通过类别、颜色、运动信息以及最大阈值对代价矩阵进行约束；二次跟踪步骤与初次跟踪相同； 所述对代价矩阵进行约束的方法包括： 步骤5-1，代价矩阵用所表示，其中M代表M个检测器，N代表N个追踪器，代价矩阵中元素表示第i个检测器与第j个跟踪器之间特征向量的余弦距离； 步骤5-2，对代价矩阵进行约束；首先判断第i个检测器与第j个追踪器的类别或颜色是否一致，若不一致，则将对应的设置为无穷大； 步骤5-3，计算第i个检测器的位置与第j个追踪器的预测位置之间的马氏距离，公式如下： ； 其中，表示第i个检测框的位置，表示第j个追踪器的预测位置，表示检测位置与追踪预测位置之间的协方差矩阵； 步骤5-4，计算得到第i个检测器与第j个跟踪器之间的马氏距离时，判断所述马氏距离是否大于阈值；若大于阈值，则将对应的设置为无穷大，完成运动信息的约束； 步骤5-5，判断是否大于阈值；若大于，则将对应的设置为无穷大； 步骤6中所述跨摄像头多目标融合模块用于关联不同摄像头之间的相同目标，将相同目标赋予同一个标识ID； 对于所述设定时间间隔内的目标信息，首先将目标与先前匹配结果进行比对，若已经匹配，则将目标标识修改为匹配后的标识；若为先前未匹配过的目标，则将不同摄像头之间的目标通过特征向量计算余弦距离得到代价矩阵，接着利用目标属性信息、摄像头之间的空间拓扑信息以及目标运动的时间信息对代价矩阵进行约束，之后采取匈牙利匹配算法关联不同摄像头下的目标，并记录匹配结果，用于下次跨摄像头目标跟踪。

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