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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于状态空间模型的人员跟踪方法和装置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：CN119314083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411423207.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于状态空间模型的人员跟踪方法和装置是由吴依寒;才振功设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态空间模型的人员跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于状态空间模型的人员跟踪方法和装置，该方法包括：获取监控视频流数据；结合状态空间模型构建目标检测模型，并对其进行训练；逐帧传入训练好的目标检测模型中，对画面内存在的人员进行检测，获得目标检测结果，其中的类别概率为其置信度；利用卡尔曼滤波器预测跟踪目标的下一帧跟踪结果；基于外观损失和EIoU损失对高置信度检测结果和所有跟踪结果进行匈牙利算法匹配；基于EIoU损失对低置信度检测结果和未成功匹配的跟踪结果进行匈牙利算法匹配；移除一定时间内均未成功匹配的跟踪目标轨迹；连续出现且未成功匹配的高置信度检测结果，为其创建跟踪轨迹并纳入跟踪目标的集合内。本发明能够提高多目标跟踪的鲁棒性。

本发明授权一种基于状态空间模型的人员跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的人员跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据设定的抽帧率截取监控视频的画面，并将其调整至规定的尺寸，以获取监控视频流数据； 2在YOLOv5的基础上，结合状态空间模型优化改进主干网络和特征金字塔网络中的特征提取模块，以构建目标检测模型；使用收集到的训练数据对目标检测模型进行迭代训练，训练过程中使用GIoU损失优化目标检测模型的参数，获得训练好的目标检测模型； 3将监控视频流数据逐帧传入训练好的目标检测模型中，对画面内存在的人员进行检测，获得目标检测结果，包括目标的位置、大小和类别，并将类别的概率作为其置信度； 4根据置信度将所有目标检测结果划分为高置信度组和低置信度组；利用卡尔曼滤波器处理每帧的目标检测结果，预测跟踪目标的下一帧跟踪结果；基于外观损失和EIoU损失对高置信度组的目标检测结果和所有跟踪结果进行匈牙利算法匹配；基于EIoU损失对低置信度组的目标检测结果和剩余未成功匹配的跟踪结果进行匈牙利算法匹配；移除一定时间内均未成功匹配的跟踪目标轨迹；连续出现且未成功匹配的高置信度组的目标检测结果，为其创建跟踪轨迹并纳入跟踪目标的集合内； 5重复执行步骤3-步骤4，直至监控视频流结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。