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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种遮挡时基于LK-GRU算法的运动目标预测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：CN120894399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511431761.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种遮挡时基于LK-GRU算法的运动目标预测方法是由聂君;孙立杰;卢晓;黄治政;王海霞;盛春阳设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遮挡时基于LK-GRU算法的运动目标预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种遮挡时基于LK‑GRU算法的运动目标预测方法，涉及运动目标预测领域，具体包括如下步骤：构建目标预测的三维实验环境；基于改进的ORB检测算法捕捉目标的关键特征点；使用L‑K光流法对特征点进行速度检测,获取运动目标的二维速度矢量；将LK‑Depth算法检测到的目标运动状态数据输入到GRU模型中，利用GRU模型处理序列数据来预测被障碍物遮挡目标的运动状态；基于LK‑Depth算法和LK‑GRU算法进行实验环境下目标检测和预测方法训练。本发明的技术方案克服现有技术中目标遮挡时无法实时预测目标运动状态的问题。

本发明授权一种遮挡时基于LK-GRU算法的运动目标预测方法在权利要求书中公布了：1.一种遮挡时基于LK-GRU算法的运动目标预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，构建目标预测的三维实验环境，包括：目标车体、障碍物和深度相机； S2，基于改进的ORB检测算法捕捉目标的关键特征点； S3，使用L-K光流法对步骤S2检测出来的特征点进行速度检测,获取运动目标的二维速度矢量； S4,设计基于光流和深度信息结合的LK-Depth目标检测算法，将光流矢量与深度相机获取的深度信息相结合，以获得目标在三维空间中的速度和距离； S5，在步骤S4的基础上引入结合GRU神经网络的预测算法LK-GRU，将LK-Depth算法检测到的目标运动状态数据输入到GRU模型中，利用GRU模型处理序列数据来预测被障碍物遮挡目标的运动状态； S6，基于LK-Depth算法和LK-GRU算法进行实验环境下目标检测和预测方法训练； 步骤S2具体包括如下步骤： S2.1，设计改进的ORB角点检测算法，通过应用高斯平滑和子采样构建图像金字塔，以生成下采样图像； S2.2，对金字塔的每一层进行特征点检测，并单独提取图像每一层的特征点，随后对单个帧的所有层上检测到的特征点进行求和；设置特征点检测的动态阈值如下： 1； 其中，表示比例系数，，表示特征点的灰度值，代表特征点周围的个像素； S2.3，若检测点处的灰度值与在周围个像素点中的个连续的像素点灰度值满足： 2； 则认为为特征点，否则将舍掉。

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