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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算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：CN119888267B 。

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：202411967794.9，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法是由汪少华;史晓辰;李祎承;殷春芳;李春;刘明春设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法，目标检测模块通过检测网络获取目标位置、置信度等信息。重识别模块通过图像切片模块对检测图像进行切片操作，将切片输送到骨干网络中获得各切片图像特征，再经过相似性学习自注意力模块进行外观特征加强。跟踪器初始化模块通过获得目标检测系统得到的检测框信息，根据设置的阈值分为高得分检测框和低得分检测框，送入后续轨迹匹配关联模块中。运动预测模块使用卡尔曼滤波器来预测下一帧目标边界框。轨迹匹配关联模块通过结合交并比与自适应加权的外观余弦距离计算目标检测框与轨迹的代价矩阵。本发明提高了行人多目标跟踪算法在自动驾驶车辆上的跟踪效果。

本发明授权一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法在权利要求书中公布了：1.一种基于重识别与运动模型的自动驾驶车辆多目标跟踪算法，其特征在于：所述算法采用相似性自注意力学习的重识别系统及结合自适应外观特征与运动预测的跟踪策略，具体方法包括如下步骤： 步骤1：目标检测模块通过检测网络获得检测框信息； 步骤2：重识别模块，包括图像在输入网络之前进行切片操作，输入到重识别骨干网络中得到四个切片图像特征，四个分割的位置被嵌入到线性投影Q，K，V中，并输入到Q，K，V注意力机制模块，Q，K，V注意力模块计算出四个切片之间的自我注意力和交叉注意力，得到的四个切片特征最终被整合起来，以获得被检测行人的全局外观特征； 步骤3：跟踪器初始化模块，用于读取由检测器生成的检测文件和重识别网络生成的外观特征，获取当前帧中每个目标的检测框信息并根据设置的阈值，将检测框分为高分检测框和低分检测框，并存储它们的外观特征，送入后续轨迹匹配关联模块中； 步骤4：运动预测模块，通过卡尔曼滤波对下一帧边界框进行预测； 步骤5：轨迹关联匹配模块，依托步骤1获得的检测框与步骤2得到的外观特征、步骤4得到的预测边界框，采用级联匹配，在前两次数据关联通过计算交并比GIOU及外观余弦距离获得检测边界框与轨迹的代价矩阵，并加入了外观自适应权重系数，大于阈值再放进匈牙利算法进行匹配，最后一次数据关联通过外观召回丢失轨迹，满足阈值条件后继续用匈牙利算法进行数据关联； 步骤51：在前两次数据关联通过计算GIOU交并比及外观余弦距离获得检测边界框与轨迹的代价矩阵，并加入了外观自适应权重系数，大于阈值再放进匈牙利算法进行匹配； 所述步骤51具体包括如下操作： 步骤511：计算外观加权因子αp； 12； 13； 14； 其中，χd表示在检测框中相似性差值，χt表示在轨迹中相似性差值，Adh表示在检测框代价矩阵中最高值，Adl表示检测框代价矩阵中第二高值，Ath表示在轨迹中代价矩阵中最高值，Atl表示在轨迹中代价矩阵中第二高值，αp表示外观自适应加权因子。

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