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龙图腾网获悉航天科工集团智能科技研究院有限公司申请的专利一种多目标跟踪方法与系统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：CN120107304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311639933.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种多目标跟踪方法与系统是由刘雅婷;马喆;张金鹏;宋子壮;黄旭辉设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标跟踪方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多目标跟踪方法与系统，所述方法包括：将待跟踪目标的视频数据中的当前帧和当前帧之前的N‑1帧图像作为一组输入图像；得到N个包含时序信息的卷积核；得到与输入图像对应的时序序列的深度特征表示；得到目标中心点的位置热力图；获取时序序列的深度特征表示的位置和大小；构建目标分类头和目标跟踪特征头；对深度学习骨架网络进行训练；得到目标的真实位置；构建二部图关联模型；基于二部图关联模型获取多目标跟踪关联结果。本发明能够解决现有跟踪方法的跟踪精度较低的技术问题。

本发明授权一种多目标跟踪方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 将待跟踪目标的视频数据中的当前帧和当前帧之前的N-1帧图像作为一组输入图像； 利用时序自适应卷积模块对输入图像进行时序卷积操作，得到N个包含时序信息的卷积核； 将N个包含时序信息的卷积核输入至深度学习骨架网络，得到与输入图像对应的时序序列的深度特征表示； 对时序序列的深度特征表示进行多重感知，得到目标中心点的位置热力图； 基于目标中心点的位置热力图获取目标中心点的检测包围框的长和宽，并基于目标中心点的检测包围框的长和宽获取时序序列的深度特征表示的位置和大小； 对时序序列的深度特征表示和输入图像与时序序列的深度特征表示的尺寸缩放关系进行多重感知，构建目标分类头和目标跟踪特征头； 对深度学习骨架网络进行训练，在训练过程中，基于输入图像与时序序列的深度特征表示的尺寸缩放关系获取目标中心点的位置偏移量，基于目标分类头获得目标的类别，基于目标跟踪特征头获得目标的跟踪特性表示； 基于时序序列的深度特征表示的位置和目标中心点的位置偏移量得到目标的真实位置； 基于时序序列的深度特征表示的位置和大小、目标中心点的位置偏移量、目标的类别、目标的跟踪特性表示和历史轨迹构建二部图关联模型； 基于二部图关联模型获取多目标跟踪关联结果。

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