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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法及系统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：CN114913200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210239604.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法及系统是由徐常胜;姚涵涛设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法及系统，该方法包括：对多目标跟踪视频中相邻帧之间的目标进行匹配，更新每一帧图片中的各个目标以及各个目标对应的历史轨迹状态，并根据匹配结果构建当前帧候选轨迹序列和历史候选轨迹序列；对当前帧候选轨迹序列进行特征提取，得到每一帧图片对应的底层特征，并根据历史轨迹片段和历史帧底层特征，对当前帧底层特征进行特征增强处理，得到轨迹特征；基于视觉相似度、空间相似度和时间相似度，根据轨迹特征，将当前帧候选轨迹序列中的候选轨迹与历史候选轨迹序列中的候选轨迹进行轨迹关联匹配，获取多目标跟踪视频中的目标跟踪结果。本发明提高了多目标跟踪的准确率，降低了误匹配和身份跳变。

本发明授权基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空轨迹关联的多目标跟踪方法，其特征在于，包括：对多目标跟踪视频中相邻帧之间的目标进行匹配，更新所述多目标跟踪视频每一帧图片中的各个目标以及各个目标对应的历史轨迹状态，并根据匹配结果构建当前帧候选轨迹序列和历史候选轨迹序列；对所述当前帧候选轨迹序列进行特征提取，得到各个轨迹片段中每一帧图片对应的底层特征，并根据历史轨迹片段和历史帧底层特征，对当前帧底层特征进行特征增强处理，得到所述当前帧候选轨迹序列对应的轨迹特征；基于视觉相似度、空间相似度和时间相似度，根据所述轨迹特征，将所述当前帧候选轨迹序列中的候选轨迹与所述历史候选轨迹序列中的候选轨迹进行轨迹关联匹配，获取所述多目标跟踪视频中的目标跟踪结果；所述根据历史轨迹片段和历史帧底层特征，对当前帧底层特征进行特征增强处理，得到所述当前帧候选轨迹序列对应的轨迹特征，包括：基于所述当前帧候选轨迹序列对应的历史候选轨迹序列，获取历史轨迹片段的全局注意力特征；通过第二底层特征，对第一底层特征进行特征增强处理，得到局部注意力特征；其中，所述第一底层特征和所述第二底层特征分别为所述当前帧候选轨迹序列的同一轨迹片段中当前帧底层特征和历史帧底层特征；将所述全局注意力特征和所述局部注意力特征进行融合，得到融合注意力特征；根据所述融合注意力特征，对所述第一底层特征进行特征增强处理，得到第三底层特征；通过特征学习器、全局平均池化层和时序平均池化层，对所述第三底层特征进行处理，得到轨迹片段特征；根据所述轨迹片段特征，构建得到所述当前帧候选轨迹序列对应的轨迹特征；所述基于视觉相似度、空间相似度和时间相似度，根据所述轨迹特征，将所述当前帧候选轨迹序列中的候选轨迹与所述历史候选轨迹序列中的候选轨迹进行轨迹关联匹配，获取所述多目标跟踪视频中的目标跟踪结果，包括：根据所述当前帧候选轨迹序列的轨迹特征和所述历史候选轨迹序列的轨迹特征，获取所述当前帧候选轨迹序列与所述历史候选轨迹序列之间的视觉相似度；根据所述当前帧候选轨迹序列和所述历史候选轨迹序列的轨迹起始坐标和轨迹终止坐标，获取所述当前帧候选轨迹序列与所述历史候选轨迹序列之间的空间相似度；根据所述当前帧候选轨迹序列和所述历史候选轨迹序列的起始帧和结束帧，获取所述当前帧候选轨迹序列与所述历史候选轨迹序列之间的时间相似度；根据所述视觉相似度、所述空间相似度和所述时间相似度，构建所述当前帧候选轨迹序列与所述历史候选轨迹序列之间的损失矩阵，并通过匈牙利算法对所述损失矩阵进行求解，以对所述当前帧候选轨迹序列中的候选轨迹与所述历史候选轨迹序列中的候选轨迹进行轨迹关联匹配，获取所述多目标跟踪视频中的目标跟踪结果。

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