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龙图腾网获悉南开大学;南开大学深圳研究院申请的专利一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追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：CN116188530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310088013.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追踪方法是由孙明竹;付振华;赵新;白云翔;冯喜增;张淑慧设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追踪方法，该方法分别从俯视视角和侧视视角拍摄鱼缸内多只斑马鱼的社交互动行为，对俯视图像利用深度学习方法检测实例掩膜并细化得到初步骨架结果，对骨架结果进行筛选和处理并提取得到追踪的骨架头部端点；用启发式数据关联算法实现帧间匹配，用SVM与HOG特征实现长轨迹段间的匹配，使用基于运动约束的关联算法实现长短轨迹段的连接，完成俯视图的二维追踪；对侧视图像使用深度学习检测方法确定可行域，然后通过目标优化函数及粒子优化方法寻找与俯视图目标相匹配的最佳匹配点并进行三角测量完成三维追踪任务。本发明所述轨迹追踪方法相比于现有方法数据完整度可提高5％～15％，追踪误匹配率可降低50％。

本发明授权一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标斑马鱼三维运动轨迹追踪方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，从俯视角度及侧视角度同步对斑马鱼的社交互动行为进行视频采集； S2，通过基于深度学习的图像分割方法对从俯视角度拍摄得到的若干视频图像分别进行实例分割，得到每只斑马鱼实例的掩膜二值图，并利用图像细化方法分别对掩膜进行细化得到斑马鱼初步骨架结果； S3，对步骤S2处理得到的若干初步骨架结果进行筛选和处理，剔除交叉场景中分割错误的骨架结果，并将其余正确及纠正后的骨架结果保存为正样本，然后对所有正样本分别进行头部检测确定骨架结果中斑马鱼的头部端点； S4，使用基于最小欧式距离的启发式数据关联算法对步骤S3获得的所有时序性连续正样本进行帧间匹配，获得每个目标斑马鱼的初始无交叉轨迹拼接片段，并将时间长度等于1帧的定义为短轨迹段，长度大于1帧的定义为长轨迹段； S5，对斑马鱼背部上半部分躯体的刚体区域提取改进的HOG特征图，并选择最长不交叉时间段内多目标的HOG特征并训练SVM，用训练好的模型推测所有长轨迹段分属不同斑马鱼个体的概率，并利用匈牙利匹配算法根据轨迹段匹配概率和时序关系实现多目标长轨迹段的连接，完成二维追踪； S6，使用基于运动约束的数据关联算法将短轨迹段与长轨迹段进行连接，完成二维多目标追踪； S7，通过FasterRCNN方法分别检测出步骤S1采集得到的侧视图像中每个斑马鱼实例的鱼身区域，并通过目标优化函数以及粒子优化方法在每个斑马鱼实例的鱼身区域内找到与俯视目标相匹配的最优匹配点； S8，将找到的最优匹配点与对应斑马鱼实例俯视图像中的头部和骨架结果进行三角测量，计算得到对应斑马鱼的三维骨架坐标，并将二维的身份信息继承到三维，实现三维多目标斑马鱼骨架级追踪； 其中：所述步骤S6中基于运动约束的数据关联算法具体为： 选择一条短轨迹段m，定义其发生时刻为T，分别从每个目标的轨迹段中挑选发生在T时刻前离T最近的长轨迹段n作为待匹配目标；则轨迹段m和任一待匹配的长轨迹段n匹配权重如下： 式中：Vtmn表示轨迹段m的起始时刻与长轨迹段n终止时刻的时间差，单位为帧；表示距离因子；表示角度因子；的计算公式如下： 式中：dmj表示短轨迹段m的起始时刻坐标与长轨迹段中的第j条终止时刻坐标的距离，amj表示短轨迹段m的起始时刻目标角度与长轨迹段中的第j条终止时刻目标角度的差值绝对值；根据计算得到的权重J，选择权重最大的长轨迹段与短轨迹段进行连接。

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