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龍圖騰網恭喜江蘇航天大為科技股份有限公司申請的專利基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114092517B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111349149.7，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法是由高慶磊設計研發完成，并于2021-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法，涉及計算機視覺技術領域。該基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法，包括利用目標檢測器對視頻幀中的目標進行檢測，將檢測的目標特征提取出來，其中表觀特征可以避免遺失目標和對障礙目標處理的能力，運動特征主要是依靠流光、卡爾曼等算法進行目標軌跡預判，而后采用級聯匹配以及IOU匹配，然后對目標分配ID。本發明，采用具有魯棒性的光流算法，避免了卡爾曼濾波軌跡預測出現重大偏差，導致結果準確性下降的現象。通過訓練后的yolov5檢測模型，經過deepsort追蹤模型進行實時性驗證，發現跟蹤目標準確性大大提高。

本發明授權基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.基于傳統和深度學習算法的多目標跟蹤方法，其特征具體包括：利用目標檢測器對視頻幀中的目標進行檢測，將檢測的目標特征提取出來，其中表觀特征可以避免遺失目標和對障礙目標處理的能力，運動特征是依靠流光、卡爾曼算法進行目標軌跡預判，而后采用級聯匹配以及IOU匹配，最后對目標分配ID；所述方法具體包括：S1、采集數據，對其進行預處理；S2、采用yolov5結構網絡對上述數據集進行訓練，得到最優權重模型；S3、對追蹤模型進行改進優化；S4、將步驟2得到的模型與步驟3模型進行結合，生成多追蹤模型；S5、對追蹤模型進行實時性驗證；所述步驟3中對deepsort進行改進，具體方法如下：在軌跡預測方面增加改進的光流估計-區域匹配法，這類方法是將速度Vm定義為視差d＝dx,dyT,使得兩個時刻的圖像區域的匹配最佳，為了得到子象素的精度，對得到的d周圍的相似度用一曲面來擬合，求最大值，為解決大運動問題，采取由粗到細的策略；考慮圖像在象素M＝x,yT,時刻t的灰度值Ix,y,t,令點m的速度為Vm＝Vx,VyT,假設m點的灰度保持不變，那么時間間隔很短時dt,其光流估計約束方程為：Ix,y,t＝Ix+Vxdx,y+Vydy,t+dt；進行等式變換： 其中為m點的梯度；區域匹配法：速度Vm定義為視差d＝dx,dyT，另外deepsort中依然采用擴展的卡爾曼濾波，狀態估計某時刻的狀態u,v,r,h,u1,v1,r1,h1，其中u,v,r,h為當前時刻變量，而u1,v1,r1,h1為預測變量,通過匈牙利算法來解決分配問題，把一群檢測框和卡爾曼預測的框做分配，讓卡爾曼預測的框找到和自己最匹配的檢測框，達到追蹤的效果。

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