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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向智能驾驶的多目标跟踪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：CN116402850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310267551.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法是由罗玉涛;罗荣设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法，包括检测网络、多尺度重识别网络、分级匹配机制和轨迹优化网络，本发明的检测网络以YOLOv5为基础，将注意力机制融入到其骨干网络中，并在其头部网络添加四倍下采样微小目标预测头，提升定位重要特征和微小目标检测的能力，针对同类目标特征相似度高难以区分的问题，多尺度重识别网络的瓶颈层采用多流结构，并使用注意力机制将多流特征进行聚合，实现多尺度特征的动态融合，提升目标外观特征的表达能力，为了减少遮挡时目标置信度降低从而造成漏检的情况，在数据关联中设计了分级匹配机制。最后还应用了两个即插即用的轻量级模型进行轨迹全局链接和平滑补全。

本发明授权一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能驾驶的多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 检测网络：用于对输入的视频序列中的人和车辆进行识别，并生成包围框及包围框的前景置信度，所述检测网络包括输入端、骨干网络、颈部网络及头部网络，所述骨干网络融入坐标注意力机制； 多尺度重识别网络：对于检测网络生成的包围框及历史轨迹的包围框进行多尺度特征提取，生成外观特征向量；所述多尺度重识别网络包括由多个感受野不同的卷积特征流构成的瓶颈网络； 分级匹配机制：首先对检测网络生成的检测框按前景置信度分为高分检测框和低分检测框，对历史轨迹进行卡尔曼滤波算法预测，生成预测框，并与高分检测框计算马氏距离得到运动特征关联度量，再通过多尺度重识别网络提取高分检测框的特征向量和历史轨迹最近N帧的包围框特征向量，并计算这N帧包围框中与高分检测框的最小余弦距离从而得到外观特征关联度量，随后将运动特征和外观特征的关联度量进行线性加权得到代价矩阵，通过匈牙利算法进行级联匹配，后续再对未匹配成功的历史轨迹和高分检测框进行交并比匹配，最后再将低分检测框与交并比匹配失败的轨迹再进行一次交并比匹配，任意一次匹配成功的历史轨迹将通过卡尔曼滤波进行更新，最后仍未成功的历史轨迹则进行删除； 轨迹优化网络：包括无外观链接模型和高斯平滑插值模型，所述无外观链接模型将所有轨迹进行全局关联，所述高斯平滑插值模型将轨迹空白进行平滑补全，使得所得轨迹更加接近真实轨迹。

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