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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验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：CN116245918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310236688.2，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法是由王淑娟;沈继红;王淼;罗洪亮;乔守旭;戴运桃;刘佳奇设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。

本发明授权一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法在权利要求书中公布了：1.一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取气泡流数据，得到每个气泡的真实运动轨迹信息； 步骤2：训练YOLOv5检测算法模型；在目标检测过程中，对YOLOv5算法的训练数据集是由气泡流视频切分所得的多气泡图像，包括训练集和测试集； 步骤3：训练DeepSort跟踪算法模型；通过对YOLOv5算法的训练数据集进行裁剪，得到DeepSort算法的训练数据集，训练DeepSort算法模型； 步骤4：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹； 步骤5：利用相似度指标，提升算法性能；计算气泡流数据中每个气泡的真实轨迹与跟踪轨迹的相似度，适当调整训练参数，优化跟踪算法的性能； 步骤5.1、计算离散弗雷歇距离；曲线P为气泡的真实轨迹，曲线Q为气泡的跟踪轨迹，使用和分别表示两条轨迹中点的集合，则有和，同时，得到如下一一对应的序列点对的集合： 曲线之间的距离定义为各序列点对中欧式距离的最大值，表达式如下： 其中，i为气泡的ID； 那么其离散弗雷歇距离定义如下： 步骤5.2、计算多个气泡的离散弗雷歇距离均值； 步骤5.3、计算轨迹相似度；根据离散弗雷歇距离均值，计算跟踪轨迹与真实轨迹的相似度，给出公式如下： 其中，为跟踪轨迹与真实轨迹的离散弗雷歇距离均值，为视频的宽度所占像素数，为视频的高度所占像素数； 步骤5.4、优化多目标跟踪算法；由步骤5.3中所得相似度，调整训练参数，不断优化多目标跟踪算法，提高轨迹跟踪准确性。

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