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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除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：CN117132626B 。

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：202311089509.3，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除方法是由王升哲;梁志清;李成世;张鸿波;刘子骥;康朋新设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除方法在说明书摘要公布了：一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除方法，包括如下步骤：步骤S1.从视频流中选择一帧作为初始帧,选择初始帧的一个后续帧作为基准帧,将该后续帧与初始帧利用差分计算方法,得到初始目标；步骤S2.对初始目标，初始化卡尔曼滤波矩阵；步骤S3：对视频流后续帧检测目标结果，与初始目标进行匹配；步骤S4：对当前帧各个目标分类处理，更新目标；步骤S5：根据目标坐标偏差，剔除虚假目标。本发明采用多目标跟踪关联算法对检测到的疑似运动目标进行持续跟踪，利用虚假运动目标检测不稳定和虚假目标位置不发生真实移动的特征性，可有效排除虚假运动目标。

本发明授权一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标跟踪的虚假运动目标剔除方法，其特征在于,包括如下步骤： 步骤S1.从视频流中选择一帧作为初始帧,选择初始帧的一个后续帧作为基准帧,将该后续帧与初始帧利用差分计算方法,得到初始目标； 对初始目标，定义连续丢失计数值并设置初始值为零； 步骤S2.对初始目标，初始化卡尔曼滤波矩阵；具体为: 步骤S2.1：定义初始目标信息； 对步骤S1得到的每个初始目标，以一个七维向量定义为初始目标向量描述该目标状态，其中u,v分别为初始目标几何中心在图像上的横坐标和纵坐标，s为初始目标的面积，r为初始目标的长宽比，为横坐标速度，为纵坐标速度，为面积速度，所谓速度是指相邻帧之间的变化率； 步骤S2.2：定义7阶方阵F为状态变换模型矩阵； 定义观测函数H为一个四行七列矩阵： 步骤S2.3：初始化测量噪声矩阵R，协方差矩阵P，过程噪声矩阵Q； R为4阶方阵，P、Q为7阶方阵；其中测量噪声矩阵R，协方差矩阵P，过程噪声矩阵Q为仅在对角线上有非零元素的方阵； 本步骤中，测量噪声矩阵R，协方差矩阵P，过程噪声矩阵Q,观测函数H，状态变换模型矩阵F构成初始化的卡尔曼滤波器； 步骤S3：对视频流基准帧之后的后续帧,利用步骤S1所述的差分计算方法检测出运动目标作为潜在运动目标，与上一帧的潜在运动目标进行匹配；具体为： 步骤S3.1：计算当前帧预测的目标信息估计值与估计协方差其中目标信息估计值与初始目标向量X为形式相同的向量； 其中： 第K帧的目标信息估计值 第K帧的估计协方差 --公式组1 下标K表示帧序号； 对第一帧,即K＝1时，目标信息估计值设定为步骤S2.1得到的初始目标向量X，第一帧的估计协方差为协方差矩阵P； 步骤S3.2：对当前帧利用步骤S1所述差分计算方法检测当前帧的潜在运动目标； 对目标信息估计值与潜在运动目标的目标信息，分别计算两两之间的交并比值IOU； 步骤S3.3：使用交并比值IOU作为权重，对检测目标进行序号匹配，设置交并比阈值，将交并比值IOU小于交并比阈值的潜在运动目标置为匹配失败； 匹配完成后存在三类匹配结果： 当前帧检测到并成功匹配的潜在运动目标， 当前帧检测到但未匹配成功的潜在运动目标， 上一帧存在，但未与当前帧匹配成功的潜在运动目标； 步骤S4：对当前帧各个目标分类处理，得到当前帧输出的潜在运动目标，具体为： 步骤S4.1：对当前帧检测到并成功匹配的潜在运动目标，该目标连续丢失计数值置0，更新其卡尔曼滤波增益参数Kk，修正估计值和后验估计协方差Pk，更新公式如下： ---公式组2 上标T表示矩阵的转置，下标K表示帧数，H为观测函数，I为单位矩阵,ZK表示当前帧差分检测输出的目标结果，ZK＝[uK,vK,sK,rK],k为当前帧图像的编号，u为当前帧检测目标中心在图像中的横坐标，v为当前帧检测目标中心在图像中的纵坐标，s为当前帧检测目标像素面积，r为当前帧检测目标的长宽比； 步骤S4.2：对当前帧检测到但未匹配成功的潜在运动目标，如步骤S2对初始目标的处理方式得到潜在运动目标的卡尔曼滤波器，定义其连续丢失计数值，初始值为0； 步骤S4.3：对上一帧存在的但当前帧未匹配成功的潜在运动目标，将该目标的连续丢失计数值加1，若连续丢失计数值超过连续丢失阈值，删除该潜在运动；未超过连续丢失阈值，则保留该潜在运动目标； 经过步骤4处理之后，保留下的上一帧和当前帧的全部潜在运动目标，作为当前帧输出的全部潜在运动目标； 步骤S5：根据目标坐标偏差，剔除虚假目标； 遍历全部帧进行步骤S3至S5，最终剩余的潜在运动目标为正确的运动目标信息。

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