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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法和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：CN113888594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111148568.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法和系统是由王永才;孙宏宇设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能监控技术领域，涉及一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法和系统，包括以下步骤：S1对单目摄像头获得的训练图像集进行特征提取；S2根据提取的特征同时进行行人检测和对应行人的ID嵌入学习；S3根据行人检测结果对行人进行3D定位；S4结合ID嵌入学习的结果，对行人进行重识别；S5根据重识别结果和行人的3D位置，确定各行人的运动轨迹，从而对其进行三维跟踪。其能够准确检测和关联相同行人，准确预测行人3D位置，绘制行人3D活动轨迹，并可达到实时的运行效率，在保证跟踪准确率具有竞争性的基础上，提升整个模型的运行效率。

本发明授权一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单目视觉的多行人三维跟踪方法，其特征在于，包括： S1对单目摄像头获得的训练图像集进行特征提取； S2根据提取的特征同时进行行人检测和对应行人的ID嵌入学习； S3根据行人检测结果对行人进行3D定位； S4结合所述ID嵌入学习的结果，对行人进行重识别； S5根据重识别结果和行人的3D位置，确定各行人的运动轨迹，从而对其进行三维跟踪； 所述步骤S1中对训练图像集进行特征提取的方法为：在所述训练图像集中标记物体j的类别为k，物体j的边界框左上角点像素坐标,、右下角点像素坐标,，将固定大小的图像输入卷积神经网络，经过卷积操作提取特征，得到大小为WS×HS的特征图F，其中，W是物体j的宽，H是物体j的高，S是下采样的步长； 所述步骤S2中进行行人检测的方法为：将输入图像中的像素点与所述特征图F中的像素点进行对应，通过损失函数计算特征图F的中心点偏移量；根据物体j的边界框左上角点像素坐标左上角点像素坐标,、右下角点像素坐标,获得输入图像中的边界框大小；经过卷积变换获得特征图F上一个特征点x”,y”，判断特征图F中其他点x,y是行人中心点的概率； 所述步骤S2中对应行人的ID嵌入学习方法为：用一个embedding向量表示行人特征，所述embedding向量的个数与不同身份的行人相同，对于身份相同但出现在不同画面的行人，其embedding向量相同或相近，不同身份的行人embedding向量不同。

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