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龙图腾网获悉淮安方极科技有限公司申请的专利一种动态多目标跟踪与轨迹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：CN120355754B 。

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：202510431623.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种动态多目标跟踪与轨迹预测方法是由李良清;朱卫明;程萍;胡茜茜设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态多目标跟踪与轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多目标跟踪技术领域，具体为一种动态多目标跟踪与轨迹预测方法。包括：采集彩色图像和深度图像，进行预处理；构建动态阈值双流神经网络，对预处理后的彩色图像和深度图像提取特征，得到视觉特征集合和深度特征集合，并通过自适应注意力机制融合得到融合特征集合，结合动态阈值得到目标的观测信息列表；通过自运动解耦机制对观测信息列表进行更新，得到真实信息列表；基于真实信息列表建立目标与轨迹的空间关联和时间关联，得到最新轨迹集合；分析目标特性、环境约束、社会行为和历史轨迹，生成每个目标的预测轨迹以及对应的多因素得分，生成时变影响图，采用双层决策机制进行规划和决策。

本发明授权一种动态多目标跟踪与轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种动态多目标跟踪与轨迹预测方法，其特征在于，包括： 采集彩色图像和深度图像，进行预处理； 构建动态阈值双流神经网络，对预处理后的彩色图像和深度图像提取特征，得到视觉特征集合和深度特征集合，并通过自适应注意力机制融合所述视觉特征集合和所述深度特征集合得到融合特征集合，结合动态阈值得到目标的观测信息列表； 所述动态阈值双流神经网络包括： 特征提取层，包括：视觉特征提取分支采用特征金字塔网络结构，处理预处理后的彩色图像得到视觉特征集合；深度特征提取分支采用三维卷积神经网络，处理预处理后的深度图像得到所述深度特征集合； 自适应注意力层，包括：轻量级评估模块分析视觉特征和深度特征的质量得分；注意力融合模块根据质量得分调整融合权重，将视觉特征集合和深度特征集合进行融合得到融合特征集合； 检测分割层，包括：检测头分支基于所述融合特征集合输出初始检测信息；分割头分支基于所述融合特征集合输出初始分割信息； 后处理输出层，包括：动态阈值调整模块根据环境光照条件和目标运动速度计算动态检测阈值和动态分割阈值；输出模块结合动态检测阈值和动态分割阈值对所述初始检测信息和所述初始分割信息进行筛选，得到观测信息列表； 获取自身运动状态向量，通过自运动解耦机制对所述观测信息列表进行更新，得到真实信息列表；自运动解耦机制具体包括：利用扩展卡尔曼滤波器融合惯性测量单元数据，估计机器人的自身运动状态向量；根据所述自身运动状态向量计算坐标系变换矩阵；根据每个目标的观测信息提取目标位置并通过坐标系变换矩阵转换到世界坐标系；结合前一帧中的世界坐标位置得到目标的真实运动向量；基于真实运动向量更新所述观测信息列表得到所述真实信息列表； 基于所述真实信息列表建立目标与轨迹的空间关联和时间关联，得到最新轨迹集合； 分析目标特性、环境约束、社会行为和历史轨迹，生成每个目标的预测轨迹以及对应的多因素得分，包括：根据目标类别选择对应的运动模型计算估计运动参数；利用深度信息构建室内环境栅格地图，计算静态障碍物距离场并定义环境代价函数，根据环境代价函数计算环境可行性得分；计算每个目标受所有其他目标的总社会影响；采用门控循环单元网络获取目标的历史轨迹编码；基于目标的所述估计运动参数、所述室内环境栅格地图、所述总社会影响和所述历史轨迹编码，通过条件变分自编码器生成多条初始预测轨迹，结合所述环境可行性得分、所述总社会影响和预测轨迹的加速度得到每条初始预测轨迹的多因素得分；根据所述多因素得分对初始预测轨迹进行排序，选择预测轨迹； 根据所述预测轨迹和所述多因素得分生成时变影响图，采用双层决策机制进行规划和决策，根据所述预测轨迹和所述多因素得分生成时变影响图，包括：根据室内环境栅格地图初始化静态影响图；计算目标的每条预测轨迹对静态影响图中每个栅格的影响贡献；将全部目标和轨迹的影响贡献进行汇总得到动态影响图；结合静态影响图和动态影响图得到时变影响图； 采用双层决策机制进行规划和决策，包括：基于时变影响图建立三维时空搜索空间，综合考虑时间代价、空间代价和影响代价设计评估函数；设置全局规划周期，根据所述评估函数执行启发式搜索得到全局规划路径；设置局部调整周期，对可行速度空间采样得到速度样本；计算每个速度样本的综合评分，选择综合评分最高的速度样本生成局部执行轨迹。

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