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龙图腾网获悉安徽隼波科技有限公司申请的专利一种基于多模态融合的低空智能目标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：CN121305220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511594108.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态融合的低空智能目标跟踪方法是由李昂;路同亚;李开文;秦胜贤设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的低空智能目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的低空智能目标跟踪方法，包括如下步骤：S1、构建多模态输入序列，生成融合输入数据集；S2、将语义结构特征图输入至改进型TimeSformer模型，输出预测结构图；S3、构建一致性评分矩阵；S4、提取轨迹距离满足设定相似度阈值的候选目标样本，生成锚点特征向量；S5、提取目标特征向量与历史身份特征向量，生成身份相似度评分；S6、根据身份相似度评分进行身份回归判断；S7、记录每一帧的融合输出结果与身份标签状态，生成目标跟踪轨迹序列与身份记录集合。本发明实现低空场景中复杂遮挡、多模态干扰条件下的精准跟踪，具备跟踪鲁棒性高、身份恢复准确性强、异常响应及时性优的优点。

本发明授权一种基于多模态融合的低空智能目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的低空智能目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集目标的多模态感知数据，构建多模态输入序列，生成融合输入数据集； S2、基于所述融合输入数据集执行目标初始检测与语义结构提取，获得目标的语义结构特征图与模态置信度分布；将所述语义结构特征图输入至改进型TimeSformer模型，输出预测结构图； S3、将所述预测结构图与同一时刻提取的多模态特征执行匹配操作，构建一致性评分矩阵；基于一致性评分矩阵计算全局一致性评分值，若全局一致性评分值小于第一预设阈值，则对预测结构图对应的融合比例因子执行模态置信度抑制操作，并标记对应时刻为预测降权期； S4、在预测降权期内，从目标邻近区域中提取轨迹距离满足设定相似度阈值的候选目标样本，执行特征聚类操作，生成锚点特征向量； S5、判断目标的遮挡状态是否结束，若遮挡状态结束且检测到目标重新出现在感知区域内，则执行身份确认操作，提取同一时刻的目标特征向量与历史身份特征向量进行匹配，生成身份相似度评分； S6、根据身份相似度评分与第二预设阈值及第三预设阈值进行身份回归判断；若身份相似度评分大于第二预设阈值且小于第三预设阈值，则触发身份确认帧机制，连续提取多帧目标特征进行密集匹配操作；若身份相似度评分大于第三预设阈值，或身份确认帧机制输出匹配确认结果，则恢复目标原始身份轨迹，并终止目标锚点路径； S7、在跟踪周期内记录每一帧的融合输出结果与身份标签状态，生成目标跟踪轨迹序列与身份记录集合。

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