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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别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：CN117315588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311337895.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别方法是由张红英;李明晓设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别方法在说明书摘要公布了：本发明针对航站楼行李由于运输途中信息的缺失无法对行李运输实现全流程跟踪识别的问题，给出了一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别方法，方法主要涉及图像处理领域。首先，在行李传送带上设置若干检查点及其匹配池；其次，利用传送带单向顺序传输性质和检查点匹配池限制行李跟踪识别的匹配量；然后，利用各检查点之间行李图像的更新和行李信息的传递实现对行李运输的全流程跟踪识别；此外，还给出了行李在汇入、汇出以及综合运输情况下跟踪识别的具体操作；最后，通过查看匹配池的情况发现可能的运输异常并定位异常行李。此方法较好地解决了航站楼行李运输途中信息缺失的不足，进而实现了全流程的跟踪识别，具有广泛的适用性。

本发明授权一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的航站楼行李运输全流程跟踪识别方法，其特征在于，利用机器视觉获取行李运输途中的信息，实现对行李全流程的跟踪识别，包括检查点与匹配池的设置、行李与旅客信息的绑定、行李在传送带上的一般性传输、行李在传送带上的汇入汇出以及综合运输、检查行李运输是否出现异常情况五个部分， 第一部分包括三个步骤： 步骤1，根据航站楼具体的行李运输传送带铺设长度和传送带运输速度选择数量合适的检查点架设位置，起点位置为航站楼值机点，终点位置为航站楼行李传送带末端； 步骤2，在每个检查点都安装一个简易的龙门架，将用于采集视觉图像信息的摄像头吊装在龙门架上；摄像头所采集的视野内容包括传送带和传送带上的行李，周围无关环境不纳入其中； 步骤3，在系统中为所有检查点都设置一个匹配池来存放该检查点采集的行李图像，每当行李通过检查点时，检查点摄像头都要拍摄一幅当前行李的图像，并放入该检查点的匹配池中，所有检查点均执行此步骤； 第二部分包括两个步骤： 步骤4，旅客在值机点登记信息，提交需要托运的行李，行李上传送带； 步骤5，当行李通过位于值机位置的第一个检查点时，摄像头对通过该检查点的行李进行拍照，并在系统中将拍摄的行李图像与步骤4中该行李对应的旅客信息绑定； 第三部分包括三个步骤： 步骤6，运输期间当行李通过一个检查点时采集此时的行李图像并存入匹配池； 步骤7，对步骤6采集的行李图像利用检查点匹配池和图像重识别技术进行跟踪识别匹配，找到与该行李图像对应同一行李的其他行李图像，具体实施如下： 步骤7-1，利用检查点匹配池和传送带的单向顺序传输性质将重识别的匹配对象限制为上一检查点匹配池中的行李图像； 步骤7-2，将该行李图像与上一检查点匹配池中的所有行李图像进行匹配； 步骤7-3，匹配完成后删除上一匹配池中该行李的行李图像，使每件行李每次的匹配量都维持在一个较小的规模； 步骤8，在步骤7匹配完成后则认为行李成功传输到了下一检查点，且步骤5行李图像绑定的行李信息也随之在检查点之间进行传递，因此能在匹配完该行李的图像后得知该行李属于哪位旅客，即可以随时通过旅客信息查询到该旅客行李的最新位置，同时还能获得行李最新的图像以此掌握行李运输状态，进而实现行李在运输时的实时监管； 第四部分包括三个步骤： 步骤9，在汇入传输情况下对行李进行跟踪识别，将汇入口匹配池的行李图像与主路匹配池的行李图像合并，组成下一检查点的匹配对象； 步骤10，在汇出传输情况下对行李进行跟踪识别，将主路匹配池的行李图像减去汇出口匹配池的图像，主路匹配池删减后作为下一检查点的匹配对象； 步骤11，在综合传输情况下对行李进行跟踪识别，根据运输方向先后对各汇入或汇出口执行对应的步骤9或步骤10操作； 第五部分包括两个步骤： 步骤12，通过匹配池的情况检查行李运输是否正常，在运输途中，若出现异常则表现为除了最后一个匹配池外的匹配池中有行李图像留存时间过长；在运输完成时，若出现异常则表现为除了最后一个匹配池外还有匹配池留存有行李图像； 步骤13，若匹配池出现步骤12所述的异常情况，说明该行李图像对应的行李成功通过了当前检查点，但由于卡在了传送带某处或者掉出了传送带而还没有通过下一检查点，此时就可以快速将异常行李的位置锁定在出现异常的匹配池对应的检查点与其下一检查点之间，然后解决异常问题。

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