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龙图腾网获悉电子科技大学;喀什地区电子信息产业技术研究院申请的专利一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法及模型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：CN116363579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310211972.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法及模型是由李耶;殷光强;王治国;游长江;吴磊;夏威设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法及模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法及模型，搭建包括作为骨干网络的ResNet50、多层特征聚合模块、包括一个上下文抓取模块和一个注意力引导模块的注意力引导的上下文聚合模块、IDAUP子模块的MSMOT模型，并用其检测得到行人的检测边界框，并提取行人的重识别特征；注意力引导模块包括上下文注意力模块和内容注意力模块，IDAUP子模块输出浅层特征信息和深层特征信息分别作为重识别分支和检测分支的输入，检测分支采用三个并行的Head分别用于估计HeatMap、中心点的偏移以及边界框的尺寸；通过以卡尔曼滤波和匈牙利算法为基础的数据关联算法，依托检测边界框与重识别特征，完成检测边界框与相对应的行人轨迹之间的匹配。

本发明授权一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种重识别辅助的多阶段视频行人多目标跟踪方法，其特征在于：包括下述步骤： 1搭建MSMOT模型，并用其检测得到行人的检测边界框，并提取行人的重识别特征；其中，MSMOT模型包括作为骨干网络的ResNet50、多层特征聚合模块、包括一个上下文抓取模块和一个注意力引导模块的注意力引导的上下文聚合模块、IDAUP子模块，所述注意力引导模块包括上下文注意力模块和内容注意力模块，IDAUP子模块输出浅层特征信息和深层特征信息分别作为重识别分支和检测分支的输入，所述检测分支采用三个并行的Head分别用于估计HeatMap、中心点的偏移以及边界框的尺寸； 2通过以卡尔曼滤波和匈牙利算法为基础的数据关联算法，依托步骤1得到的检测边界框与重识别特征，完成检测边界框与相对应的行人轨迹之间的匹配，具体为：经步骤1后，提取行人的检测边界框信息以及128维的重识别特征，根据检测边界框的置信度得分，将检测边界框分为三类，以三个不同的置信度阈值Th、Tm、Tl划分出对应类别的检测边界框区间，具体为： 2.1第一阶段关联：对于检测阈值大于Th的检测边界框，只需要满足IoU或者重识别特征距离这两个条件中的一个便完成对应的检测与轨迹之间匹配； 2.2第二阶段关联：对于检测阈值小于Th大于Tm的检测边界框，同时满足IoU以及重识别特征距离这两个条件时，便完成对应的检测与轨迹之间匹配； 2.3第三阶段关联IoU：对于检测阈值小于Tm大于Tl的检测边界框，仅将IoU作为约束条件，检测阈值小于Tl的，认为是背景，将其丢弃； 所述步骤2.1步骤2.3中，IoU是卡尔曼滤波预测的边界框与检测边界框计算得到，重识别特征之间的距离采用欧氏距离，匈牙利算法用来进行基于代价矩阵的二部图匹配；其中，Th为划分高质量检测边界框的高置信度阈值，Tm为划分中质量检测边界框的中置信度阈值，Tl为划分低置信度与背景干扰的低置信度阈值。

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