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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联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：CN119888207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510369335.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联方法是由张艳宁;孙瑾秋;李贤;杨佳琪;闫庆森;朱宇设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联方法，包括：利用大视场相机获取大视场图像序列，提取每一帧大视场图像对应的静态属性集合；基于前三帧大视场图像构建属性超图，通过时空属性关联模块确定对应于每个属性超图的潜在目标关联匹配矩阵，确定第三帧大视场图像的高阶时空属性；对于第三帧以后的每一帧大视场图像，基于前一帧大视场图像的高阶时空属性构建推理超图，并确定当前帧大视场图像的高阶时空属性；以推理超图作为输入，利用时空推理模型实现相邻帧大视场图像潜在目标关联匹配矩阵的预测，利用潜在目标关联匹配矩阵实现目标的持续关联与分类；本发明能更好地适配多目标群的特征提取与关联需求。

本发明授权基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联方法在权利要求书中公布了：1.基于时空高阶属性超图的大视场相机空间目标关联方法，其特征在于，包括： 利用大视场相机获取大视场图像序列，对于大视场图像序列中的每一帧大视场图像利用静态属性提取单元分别进行各目标的像面静态属性提取，从而得到每一帧大视场图像对应的静态属性集合； 按序对前三帧大视场图像两两组合，基于静态属性集合构建每个组合的属性超图；利用前三帧大视场图像对应的属性超图，通过时空属性关联模块确定对应于每个属性超图的潜在目标关联匹配矩阵，包括： 时空属性关联模块的输入为属性超图，时空属性关联模块包括六层网络结构，其中第一层、第三层、第五层采用空间超图卷积，第二层、第四层、第六层采用时间超图卷积；在网络结构的每一层之后设置激活函数，并在第六层之后设置关联头；关联头采用点积注意力层，表示为： 其中，softmax用于归一化，Mi，i+1为利用第i帧大视场图像与第i+1帧大视场图像构建的属性超图对应的潜在目标关联匹配矩阵，其中包含各目标在两帧大视场图像之间的关联关系；Fi与Fi+1分别代表了第i帧大视场图像与第i+1帧大视场图像中目标的特征矩阵，D′为归一化因子，上标T表示转置； 空间超图卷积、时间超图卷积的结构如下： Y＝σAXW； 其中，X代表空间超图卷积或时间超图卷积的输入，Y为处理后的输出，A为邻接矩阵，其存储着边的连接与权重信息，W为可训练参数，σ为激活函数； 基于前三帧大视场图像的静态属性集合、潜在目标关联匹配矩阵，确定第三帧大视场图像的高阶时空属性，包括： 对第三帧大视场图像中的每个目标，基于目标不同时刻的像面静态属性进行差分与二阶差分操作，获取目标的一阶微分与二阶微分；最后将目标的像面静态属性、一阶微分和二阶微分堆叠后获得其高阶时空属性，所有目标的高阶时空属性构成第三帧大视场图像的高阶时空属性； 对于第三帧以后的每一帧大视场图像，以当前帧大视场图像的前一帧大视场图像的高阶时空属性构建推理超图，并确定当前帧大视场图像的高阶时空属性；以推理超图作为输入，利用时空推理模型实现相邻帧大视场图像潜在目标关联匹配矩阵的预测，利用潜在目标关联匹配矩阵实现目标的持续关联与分类。

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