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龙图腾网获悉中南大学申请的专利复杂场景下视频多目标跟踪方法、系统、设备及介质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：CN115861884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211557549.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权复杂场景下视频多目标跟踪方法、系统、设备及介质是由岑丽辉;符成;陈晓方;阚世超;谢永芳设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂场景下视频多目标跟踪方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种复杂场景下视频多目标跟踪方法、系统、设备及介质，属于计算机视觉技术领域，具体包括：步骤1，构建基于YOLOX检测模型的多目标跟踪模型；步骤2，在跟踪网络中加入带有关键点检测和对齐操作的重识别网络；步骤3，在数据关联阶段，重新设计跟踪网络中卡尔曼滤波的预测值与观测值之间的取舍方式，使得卡尔曼滤波以观测为中心；步骤4，设计含时序的IOU度量方式TIOU度量并添加至多目标跟踪模型；步骤5，将各个类别的数据集输入重新设计后的多目标跟踪模型，得到多目标跟踪结果。通过本公开的方案，有效的提高了跟踪精准度MOTA和HOTA，以及可以大幅减少ID切换，提高了识别效率和跟踪速度。

本发明授权复杂场景下视频多目标跟踪方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景下视频多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1，构建基于YOLOX检测模型的多目标跟踪模型，其中，所述多目标跟踪模型包括特征提取网络、目标分类网络和跟踪网络； 步骤2，在跟踪网络中加入带有关键点检测和对齐操作的重识别网络； 步骤3，在数据关联阶段，重新设计跟踪网络中卡尔曼滤波的预测值与观测值之间的取舍方式，使得卡尔曼滤波以观测为中心，其中，所述卡尔曼滤波的表达式为； ； ； ； ； 其中，为时刻的融合后的跟踪结果，为卡尔曼滤波根据时刻的跟踪结果对时刻的预测值，为转态转移系数，为时刻的目标检测器检测到的观测值，、为过程噪声和观测噪声，为协方差矩阵，由于的预测值含有对时间的误差累积，采取随机丢失的方式来减少误差在时间上的积累，或者在观测值的置信度较高的时候直接抛弃； 步骤4，设计含时序的IOU度量方式TIOU度量并添加至多目标跟踪模型； 所述步骤4的步骤具体包括： 在CIOU的基础上引入跟踪目标的速度，即目标在单位连续帧中位移的大小和方向，得到TIOU度量，其中，目标的表示形式包括中心点横坐标，中心点纵坐标，目标框高度，目标框宽度，与上一帧目标的速度，与下一帧的目标速度； 步骤5，将各个类别的数据集输入重新设计后的多目标跟踪模型，得到多目标跟踪结果； 所述步骤5具体包括： 根据每个类别的数据集确定目标的边界框的ReID特征和TIOU计算成本矩阵，然后采用卡尔曼滤波和匈牙利算法进行目标跟踪，同时，针对低得分的检测框采用二次数据关联，得到多目标跟踪结果。

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