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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种机场场面多目标跟踪方法及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：CN119579650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411652918.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种机场场面多目标跟踪方法及系统是由刘才华;李润泽;薛文敬;冯霞;徐涛;左海超设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机场场面多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机场场面多目标跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域，包括训练阶段和测试阶段，所述训练阶段包括：S1：使用backbone网络，获得代表视频帧的全局表观特征；S2：获得代表视频帧动态局部细粒度视觉信息的目标注意力特征；S3：获得视频帧局部细粒度视觉尺度对齐特征，联合全局特征进行多目标跟踪；S4：使用多目标跟踪网络对视频中出现的待跟踪目标进行跟踪，并计算误差损失，帮助训练网络。通过采用上述技术方案，本发明能够显著提高多目标跟踪的精度和稳定性。

本发明授权一种机场场面多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机场场面多目标跟踪方法，包括训练阶段和测试阶段，其特征在于，所述训练阶段包括： S1、使用backbone网络，获得代表视频帧的全局表观特征； S2、获得代表视频帧局部细粒度视觉信息的动态目标注意力特征；具体包括： S2‑1：首先使用注意力机制学习视频帧中每一个目标的细粒度语义信息，然后将带有每一个目标细粒度语义信息的视频帧分割为静态patch，得到初始静态局部视觉信息； S2‑2：使用所述全局表观特征，回归得到静态patch的动态中心点坐标与宽高偏移，与静态局部视觉信息融合为局部细粒度动态patch； S3、获得视频帧局部细粒度视觉尺度对齐特征，联合全局特征进行多目标跟踪；具体包括： S3‑1：根据所述局部细粒度动态patch，采用自监督对比学习编码器SimCLR提取动态patch的对比学习特征； S3‑2：将对比学习特征通过门控采样，获得尺度对齐特征，通过融合S1中的全局表观特征，得到增强的全局‑局部细粒度表观特征； S3‑3：使用所述尺度对齐特征作为query，通过一个query预解码器向增强的全局‑局部细粒度表观特征查询目标位置，从而获得目标位置嵌入信息； S4、使用基于transformer的多目标跟踪网络对视频中出现的待跟踪目标进行跟踪，并计算误差损失，帮助训练网络；具体包括： S4‑1：将通过query解码器查询得到的目标位置嵌入信息作为检测query与作为跟踪query的跟踪轨迹特征拼接为联合跟踪query通过Transformer解码器向增强的全局‑局部细粒度表观特征查询得到跟踪结果。

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