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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆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：CN116523966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310559886.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆目标跟踪方法是由赵健;高质桐;朱冰;黄殷梓;宋东鉴;薛越设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆目标跟踪方法，包括关联感兴趣区域提取、局部图片边缘检测、局部图片主色提取、计算外观权重向量、构建场景先验信息库、下一帧目标状态变量预测和目标关联结果输出等步骤，充分挖掘多模态小目标特征，充分考虑隔帧之间的时空限制，充分利用场景先验信息，所得的目标跟踪结果更为准确，解决目标跟踪的难点即ID混淆问题，实现稳定、准确的航拍视频车辆目标跟踪，用以构建真实准确的车辆行驶轨迹，从轨迹中提取交通参数，为智能汽车研究提供真实有效的数据支持，为基于数据驱动的智能汽车研究方法打下基础，支持智能汽车感知、决策规划、控制、测试等领域的研究。

本发明授权融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种融合场景先验知识的多模态航拍视频车辆目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、关联感兴趣区域提取： 将航拍视频转换为视频帧，利用目标检测算法获取每帧中车辆目标检测框，统计目标检测框数量，获取所有目标检测框中心横纵坐标、检测框宽度、检测框长宽比；保存每帧带检测框的全局图片，按照目标检测框将每帧中的所有车辆目标裁剪出，按帧号保存为局部图片，获取该目标前车、后车、左前车、左车、左后车、右前车、右车、右后车检测框，定义此8个检测框的最小外接矩形为关联感兴趣区域，记录关联感兴趣区域的位置信息； 步骤二、局部图片边缘检测： 对所有局部图片计算算子，获得二值化的边缘图后，去除伪边缘，获得更为准确的边缘图，从边缘图中提取所有局部图片的前挡风玻璃边缘、天窗边缘、后挡风玻璃边缘，确定前挡风玻璃区域、天窗区域、后挡风玻璃区域，计算前挡风玻璃面积、天窗面积、后挡风玻璃面积，计算面积特征值，公式如下式所示： ， 步骤三、局部图片主色提取： 根据步骤二中的前挡风玻璃区域、天窗区域、后挡风玻璃区域确定采样区域，规定采样区域为从局部图片抠除前挡风玻璃区域、天窗区域、后挡风玻璃区域之外的区域的所有像素点；在采样区域内均匀采样，获取数个采样像素点，将所有采样像素点的值分别取平均值得到值，然后将空间转换为空间，获取色调值和饱和度值，组成该局部图片的色彩特征向量； 步骤四、计算外观权重向量： 读取下一帧，将步骤一中的关联感兴趣区域范围内的所有目标定义为关联感兴趣目标，包括部分处于感兴趣区域内的目标，对所有关联感兴趣目标重复步骤二、步骤三操作，获取其色彩特征向量，计算其与局部图片的色彩特征向量的余弦距离，获得9个余弦距离，记为九维向量并进行归一化操作，将此九维向量定义为外观权重向量： ， 式中，分别为关联感兴趣目标与局部图片的色彩特征向量的余弦距离； 若某一周围车辆不存在，则该项的余弦距离记为0； 步骤五、构建场景先验信息库： 车辆场景先验信息包括：道路结构、交通流密度、天气情况，根据道路结构建立几何约束，根据交通流密度和天气情况构建速度约束，并进行量化； 步骤六、下一帧目标状态变量预测： 依据步骤五的场景先验信息库的输出，构建融合约束的卡尔曼滤波器，依据当前帧目标状态变量，预测下一帧目标状态变量； 所述的卡尔曼滤波器的状态变量为： ， 式中，为检测框中心横坐标，为检测框中心纵坐标，为检测框长宽比，为检测框宽度，为面积特征值，为检测框中心横坐标变化速度，为检测框中心纵坐标变化速度； 步骤七、目标关联结果输出： 根据步骤六获得的下一帧目标状态变量，计算其与关联感兴趣目标的状态变量之间的马氏距离： ， 式中，为下一帧目标状态变量，为关联感兴趣目标状态变量，为多维随机变量的协方差矩阵； 结合步骤四中的外观权重向量，计算多模态关联权重： ， 式中，为多模态关联权重，为外观权重向量； 选取多模态关联权重最高的关联感兴趣目标，作为关联结果，输出关联结果； 重复步骤一，更新关联感兴趣区域，重复步骤二至步骤七，继续关联其余视频中的车辆目标，输出所有目标的关联结果。

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