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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于历史信息的目标检测标签平滑的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：CN119810505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411798622.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于历史信息的目标检测标签平滑的方法是由王俊波;徐志豪;朱伟;常传文;潘怡瑾设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史信息的目标检测标签平滑的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于历史信息的目标检测标签平滑的方法，包括：将视频帧序列输入训练好的检测器获得检测结果；将检测结果输入跟踪器，对每个结果轨迹进行卡尔曼滤波预测，获得每个目标的唯一ID以及跟踪结果；利用轨迹ID的唯一性，以及检测结果的标签信息，对历史帧标签以及当前帧标签分配不同的权重，获得当前帧的标签信息；根据获得的标签信息对检测结果的标签进行修正，输出最终稳定的检测标签。

本发明授权一种基于历史信息的目标检测标签平滑的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史信息的目标检测标签平滑的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、以图像或视频帧图像为输入，以图像中目标的类别、置信度以及框选目标的目标框坐标为输出训练模型得到检测器； S2、将视频帧序列输入检测器得到目标检测结果，该检测结果包括图像中所有检测到的目标框的坐标、类别和置信度得分； S3、将检测结果输入目标跟踪器，判断当前输入是否为视频序列的第一帧，若是，则创建轨迹列表，并根据目标框坐标、类别、置信度信息生成目标的初始轨迹，将所有轨迹存储至轨迹列表中；若不是，则利用卡尔曼滤波对轨迹列表中的所有轨迹进行预测，获得轨迹的预测位置，并在与检测结果的关联匹配后进行轨迹列表的更新； S4、将检测结果与轨迹列表中的所有轨迹的预测位置进行数据关联匹配，利用轨迹ID的唯一性获得每个目标的跟踪状态和更新后的轨迹信息； S5、对于每个处于跟踪状态的目标，根据轨迹ID的唯一性，判断是否为首次出现的目标，若ID为首次出现，则根据当前检测到的类别标签为其创建历史类别标签概率矩阵，记录其类别标签概率；若ID非首次出现，则对当前帧检测到的类别标签和轨迹的历史类别标签概率矩阵，采用加权融合的方法，得到目标的平滑标签； S6、对于首次出现的目标，直接输出其当前的检测类别标签，对于非首次出现的目标，获取平滑后的标签后将其分配给当前帧检测结果中的目标框，输出稳定的检测标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。