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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于联合检测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：CN118918143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410975506.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于联合检测的多目标跟踪方法是由王智文;赵润星;王宇航;陈宥铭设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合检测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联合检测的多目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，包括：将PVT模型作为主干网络提取图像的特征；基于GA‑RPN结构对所述图像中的目标特征进行定位和识别，获得候选目标区域；基于余弦相似度和IoU距离对双向softmax函数进行优化，通过优化后的双向softmax函数对所述候选目标区域的目标进行匹配，生成多目标跟踪结果。本发明研究了采用准密集相似性学习的跟踪模型QDTrack，并在三个方面对该模型进行了优化。

本发明授权一种基于联合检测的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合检测的多目标跟踪方法，其特征在于，该方法基于优化的跟踪模型QDTrack实现，包括以下步骤：将PVT模型作为主干网络提取图像的特征；基于GA-RPN结构对所述图像中的目标特征进行定位和识别，获得候选目标区域；所述GA-RPN结构包括anchor生成和特征自适应，其中anchor生成分为位置预测和形状预测，在位置预测分支中特征图通过1×1卷积得到每个位置的得分图，再通过sigmoid函数转换为相应的概率值；形状预测分支对于给定的一个特征图，将预测每个位置的最佳形状；在形状预测分支输出上加入一个1×1卷积来预测出偏移域，将偏移量映射在3×3卷积中，得到自适应的特征图；基于余弦相似度和IoU距离对双向softmax函数进行优化，通过优化后的双向softmax函数对所述候选目标区域的目标进行匹配，生成多目标跟踪结果；通过优化后的双向softmax函数对所述候选目标区域的目标进行匹配，生成多目标跟踪结果的过程包括：构建IoU阈值βiou，当候选目标的IoU阈值大于βiou时，会优先考虑余弦相似度进行匹配，剩余小于βiou的候选目标，检测置信度高于βobj，则考虑检测目标与现有轨迹进行匹配，如果匹配分数大于βm，则确定匹配，未匹配的候选目标如果检测置信度高于βnew，则创建新的轨迹。

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