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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于弱线索和轨迹预测的多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：CN119904485B 。

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：202411818910.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法是由张萍;郑懿韬;漆强;费春;任帅;高攀;任熙文;李睿齐设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法，属于深度学习多目标跟踪技术领域。本发明首先设置目标检测模型，再设置目标跟踪算法，在遮挡发生时，利用位置速度‑LSTM模型预测目标未来轨迹，并计算运动方向成本；未遮挡时，采用卡尔曼滤波进行轨迹预测；在计算位置成本时，基于所设计的利用高度状态这一弱线索的混合高度交并比，再利用外观特征模型提取外观特征，在得到各个线索之后，通过匈牙利算法利用强弱线索对目标进行轨迹分配。为了平衡与利用各成本，本发明基于所配置的分配成本策略通过三次关联实现多目标跟踪。本发明一定程度上解决了遮挡、相似对象、外观退化等问题，增强了模型泛化能力和对复杂场景的目标跟踪能力。

本发明授权一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，设置用于获取帧图像的目标检测结果的目标检测模型，并基于设置的训练图像集对目标检测模型进行模型训练，基于训练好的目标检测模型得到目标检测器；其中，目标检测结果包括目标类别、目标检测框及其置信度； 步骤2，基于目标检测器获取帧图像的目标检测结果，基于帧图像的目标检测框执行目标跟踪： 将帧图像的目标检测框作为观测并输入跟踪器进行状态估计，若当前帧为视频第一帧，则直接为检测目标分配初始轨迹；否则，基于卡尔曼滤波器和位置速度‑LSTM模型进行状态估计，当检测到遮挡发生时，采用位置速度‑LSTM模型进行轨迹预测；否则，采用卡尔曼滤波器进行轨迹预测；通过多次匈牙利算法执行多个检测目标的轨迹分配，匹配当前帧中的检测目标和先前帧中的已跟踪目标，为当前帧中的检测目标分配轨迹，以更新该检测目标所对应的跟踪器；以及对未匹配的检测目标创建新跟踪器和分配初始轨迹； 其中，位置速度‑LSTM模型进行轨迹预测具体包括：在编码阶段，模型将历史目标检测框的位置和速度信息编码为隐藏状态；在解码阶段，速度解码器根据编码的隐藏状态和最近观察到的速度信息预测检测目标的未来目标检测框的速度变化，再基于速度解码器输出的速度变化转换获取该检测目标的未来目标检测框的位置和尺寸，输出指定未来指定帧数的目标检测框的预测结果； 其中，通过多次匈牙利算法执行多个检测目标的轨迹分配时，计算的分配成本包括：混合高度位置成本、外观成本和运动方向成本； 采用三次匈牙利算法执行多个检测目标的轨迹分配，以实现轨迹分配的三次数据关联： 在第一次数据关联时，仅对置信度高于或等于预置的第一置信度阈值的目标检测框采用匈牙利算法进行轨迹分配，所用到的分配成本包括混合高度位置成本、外观成本和运动方向成本； 第一次数据关联执行完毕后，过滤掉外观特征成本和位置成本均超过其指定阈值的目标检测框，再匈牙利算法对剩下的未关联的目标检测框执行第二次数据关联，且第二数据关联时的分配成本包括混合高度位置成本和外观成本； 第二次数据关联执行完毕后，过滤掉外观特征成本超过指定阈值或位置成本超过指定阈值的目标检测框，再匈牙利算法对剩下的未关联的目标检测框执行第三次数据关联，且第三数据关联时的分配成本为混合高度位置成本； 第三次数据关联执行完毕后，过滤掉位置成本超过其指定阈值的目标检测框。

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