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龙图腾网获悉江南大学申请的专利多模型PBP-TPMB机动扩展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：CN116630370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310617643.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权多模型PBP-TPMB机动扩展目标跟踪方法是由杨金龙;李佳彤;俞洋;刘建军;王映辉设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模型PBP-TPMB机动扩展目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关联矩阵的多模型PBP‑TPMB机动扩展目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。所述方法包括：首先，在粒子置信度传播PBP数据关联方式的基础上，通过融入关联矩阵，避免遍历所有量测与目标的似然，减少数据关联的计算量，其次，通过模糊处理的方法，在机动点目标与扩展目标互相靠近的场景下，实现点目标遮挡期间的多目标跟踪，最后，通过基于轨迹集的TPMB滤波保留目标运动期间的完整航迹信息，并融入反向平滑，使算法输出的目标轨迹估计集更接近真实目标。本发明通过多模型PBP‑TPMB滤波，解决了紧邻场景下跟踪机动扩展目标的问题，达到了有效跟踪机动点目标和扩展目标的效果。

本发明授权多模型PBP-TPMB机动扩展目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种机动扩展目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：在轨迹泊松多伯努利滤波TPMB的框架下，首先，采用交互多模型方法IMM进行目标预测，通过多种运动模型的预测，实现机动目标的跟踪；其次，通过基于关联矩阵的粒子置信度传播PBP实现量测数据关联，进行滤波更新；最后，估计目标状态，并进行反向平滑，输出完整的目标轨迹估计结果； 所述机动扩展目标跟踪方法包括： 步骤一：假设当前时间步为k，获取k-1时刻目标的后验概率密度和量测集，进行多模型预测，输出多个运动模型下预测的目标PPP分量和MBM分量； 步骤二：采用基于关联矩阵的粒子置信度传播PBP方法对步骤一获取的预测目标分量和量测集进行处理，得到更新的目标后验概率密度； 步骤三：针对步骤二获取的更新的目标后验概率密度，利用所述目标状态估计对其进行处理，得到估计的轨迹集； 步骤四：利用反向平滑方法对步骤三获得的目标状态估计集进行处理，最终得到平滑的轨迹集； 对于与扩展目标紧邻或重合的点目标，只进行多模型预测而不更新，在目标分离后，通过对多模型预测MBM分量与扩展区域内新生PPP分量进行匹配，从而判定重合点目标的位置，实现后续目标跟踪，具体包括： 步骤1：假设当前时间步为k，获取k-1时刻目标的后验概率密度和量测集，判定点目标是否进入与扩展目标的重合区域，输出重合点目标MBM分量； 步骤2：采用多模型模糊预测方法，对步骤1获取的重合点目标MBM分量进行处理，输出预测的点目标分量； 步骤3：针对步骤2获取的预测分量，与新生PPP分量进行匹配更新，输出更新的分量； 步骤4：针对步骤3获取的更新后的目标分量，输出估计的目标轨迹集。

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