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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种应用于多相机系统的跨视角目标关联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：CN119850687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510040436.1，技术领域涉及：G06T7/292；该发明授权一种应用于多相机系统的跨视角目标关联跟踪方法是由石凡;张梓轩;方士闻;陈胜勇设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于多相机系统的跨视角目标关联跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于多相机系统的跨视角目标关联跟踪方法，属于计算机视觉和模式识别等多学科交叉的研究领域。针对多摄像头环境下因视角差异、遮挡及特征表达不足导致的目标跟踪精度低的问题，提出了结合深度学习与时间‑空间上下文特征关联的解决方案。具体包括：首先获取多视角目标数据集作为训练和测试样本；利用预训练的深度学习模型提取目标的视觉特征，并通过全局特征融合生成区分性强的目标描述；随后，通过时间‑空间关联算法进行轨迹优化匹配与预测，实现跨时间帧、跨视角的目标精准关联；最后，结合目标搜索损失函数优化匹配精度与鲁棒性。该方法广泛应用于视频监控、人群分析等场景，推动多相机系统在真实场景下的应用落地。

本发明授权一种应用于多相机系统的跨视角目标关联跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于多相机系统的跨视角目标关联跟踪方法，所述方法包含以下步骤： 1获取跨视角目标关联跟踪领域现有的公开数据集：MvMHATMulti-viewMulti-HumanAssociationandTracking，MvMHAT包含26组，共计98个视频序列，总视频序列长度为90900帧，平均每个视频序列长度为928帧，视频中出现的目标数量为10，此外，按2：1的比例划分为了训练集和测试集； 2跨视角与跨帧特征挖掘：骨干网络为多分支结构，分支数量对应每组多视角视频序列组输入数量，目标感知器获取当前帧中的目标位置，记为其中，特征提取器E·采用在ImageNet上预训练的ResNet50模型，用于初步提取数据流视频帧中的目标特征Fc，t； 3全局特征融合：通过跨视角特征挖掘，得到每个对象的特征嵌入这个特征嵌入是一个固定长度的特征向量，其中i表示对象的唯一索引，随后，先进行交叉视图特征融合，得到跨视角融合特征并记为随后，执行跨帧特征融合操作，得到跨帧融合特征并记为最终，执行全局特征融合操作，得到全局多视角多帧融合特征 4时间-空间上下文特征关联：通过目标感知器和特征提取器的协作，所提出的跨视角目标关联跟踪方法会维护当前组全部目标的轨迹Nc，t，其中的每个轨迹元素保存了目标感知器与前T帧轨迹的关联结果，当视角为c，时间帧为t与t-1时，跨帧数据关联跟踪问题被建模为计算视角c，t-1时刻的轨迹Lc,t-1与视角c，t时刻的感知结果Dc,t的相似性关联矩阵同理，当时间帧为t，视角为c与c′时，跨视角数据关联问题被建模为计算视角c，t时刻的轨迹Lc,t与视角c′，t时刻的轨迹Lc′，t的相似性关联矩阵 5目标搜索损失计算：在融合全局信息特征后，我们得到了每个对象的全局特征信息这对实现身份识别有显著贡献，所提出的跨视角目标关联跟踪方法引入了对象搜索损失来利用融合特征，以提高跨视图和跨帧数据关联的准确性，创建张量数据库D＝{d1，d2，…，dn}用于存储所有已标记的目标的特征信息，查询库Q＝{q1，q2，…，qm}用于存储当前帧中目标的编码向量，在每一次数据关联过程中，会计算查询库与张量数据库的匹配度，得到负对数似然值最小化损失并得到最终预测结果； 6参数调优与评估指标计算：进行多次消融实验，得到效果最佳的网络参数设置，此外，跨帧跟踪效果通过计算IDPIdentificationPrecision、IDRIdentificationRecall、IDF1IdentificationF1Score、MOTPMultipleObjectTrackingPrecision和MOTAMultipleObjectTrackingAccuracy来进行评估，跨视角目标关联效果通过计算AIDPmulti-viewsubjectassociationprecision、AIDRmulti-viewsubjectassociationrecall、AIDF1multi-viewsubjectassociationF1Score和MHAAmulti-viewmulti-humanassociationaccuracy来进行评估，整体指标通过计算MHAT.F1MvMHATF1score和MHAT.AccMvMHATaccuracyscore来进行评估。

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天津理工大学，其通讯地址为：300384 天津市西青区宾水西道391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”。

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