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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利云边协同的斑马鱼三维轨迹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：CN117218159B 。

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：202311227576.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权云边协同的斑马鱼三维轨迹跟踪方法及系统是由董安明;臧传浩;禹继国;周润田;曹志龙;许清钰;韩玉冰;张丽设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边协同的斑马鱼三维轨迹跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了云边协同的斑马鱼三维轨迹跟踪方法及系统，属于水下视觉感知计算技术领域，要解决的技术问题为如何稳定且实时的对多个培养箱中的多条斑马鱼进行三维轨迹跟踪重建。包括如下步骤：基于YOLOv5算法构建目标识别模型，在边缘端执行如下：通过训练后的目标识别模型得到斑马鱼的位置信息，通过OC‑SORT跟踪算法将斑马鱼的位置信息和ID进行关联，实时的将当前视频图像的帧数以及视频图像中每个斑马鱼的ID和位置信息上传至云端；三维轨迹构建：通过构建有向图实现轨迹匹配的基础上、计算有向图中边的权重，通过多视角信息数据融合实现两个不同视角下斑马鱼运动轨迹的三维匹配。

本发明授权云边协同的斑马鱼三维轨迹跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云边协同的斑马鱼三维轨迹跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 图像采集：在边缘端从两个不同视角同步对同一个环境中的多个斑马鱼进行视频采集，得到两个视角下的视频流； 目标识别跟踪：基于YOLOv5算法构建目标识别模型，对于每个视频流下的每一帧视频图像，以视频图像为输入、在边缘端执行如下：通过训练后的目标识别模型对视频图像中斑马鱼进行目标识别，得到斑马鱼的位置信息，根据斑马鱼的位置信息、通过OC-SORT跟踪算法为视频图像中每个斑马鱼分配一个ID，并根据斑马鱼的运动特征和外观特征对斑马鱼进行追踪、将斑马鱼的位置信息和ID进行关联，得到视频图像中每个斑马鱼的ID和位置信息，并实时的将当前视频图像的帧数以及视频图像中每个斑马鱼的ID和位置信息上传至云端； 三维轨迹构建：基于斑马鱼在不同视角下每一帧视频图像中的位置信息和ID，通过构建有向图实现轨迹匹配的基础上、基于不同视角下斑马鱼外表特征和运动特征的相似性计算有向图中边的权重，通过多视角信息数据融合的方式实现两个不同视角下斑马鱼运动轨迹的三维匹配； 其中，对于构建的目标识别模型，采集多个样本图像，样本图像中具有至少一条斑马鱼，并对样本图像中斑马鱼的位置进行标注，将样本图像和标注作为样本数据，基于样本数据对目标识别模型进行模型训练和测试，得到目标识别模型对应的权重文件，对权重文件进行剪枝操作后，将权重文件写入边缘端，以实现将训练后的目标识别模型加载至边缘端； 边缘端有处理器和两个高清摄像机，处理器中配置有RK3588S芯片，高清摄像机通过MIPI排线与RK3588S芯片电连接；服务端部署有云服务器和云数据库，云服务器为MQTT服务器，RK3588S芯片基于MQTT协议与云服务器进行数据交互；剪枝操作后的权重文件以及OC-SORT跟踪算法均写入RK3588S芯片；图像采集时，两个摄像机分别从其对应的视角同步对同一个环境中的多个斑马鱼进行视频采集，得到两个视角下的视频流；目标识别跟踪时，对于每一帧视频图像，实时的将视频图像的帧数以及视频图像中每个斑马鱼的ID和位置信息上传至云端并存储于云数据库中；三维轨迹构建时，云服务器从云数据库中读取每个视频图像的帧数以及视频图像中每个斑马鱼的ID和位置信息； 其中，三维轨迹构建包括如下步骤： 生成节点：以斑马鱼个体为目标，基于斑马鱼在两个视角下的二维运动轨迹，通过计算同时出现在两个视角下的目标、创建节点并计算节点的权重，将节点加入有向无环图，并对于斑马鱼在最近一次被检测时间和第一次被检测时间之间的时间段,基于斑马鱼在两个视角下二维轨迹构建节点对集合； 连接节点：对于节点对集合中的每个节点对，计算每个节点对之间有向边的权重； 生成三维轨迹：对于有向无环图，通过递归方式在有向无环图中计算最长路径并将节点输出为三维轨迹，计算最长路径时对路径中所有节点和边的权重求和、选择最大值作为最长路径，每次提取最长路径后，将最长路径相关的节点以及与节点拥有相同二维轨迹的其他节点有向无环图中删除，直至有向无环图为空。

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