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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法和装置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：CN120411865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510911931.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法和装置是由王路;刘雅慧;王智慧;张雪设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法和装置，属于计算机视觉技术领域，采用改进的YOLOX目标检测网络，结合多任务学习框架，对输入的视频帧图像进行目标检测和特征提取；采用目标机匹配和区域级匹配的二级图匹配策略进行目标分类、目标关联和目标跟踪处理；在完成二级图匹配处理之后，采用卡尔曼滤波进行轨迹预测，并结合基于高斯混合模型的背景建模，进行轨迹更新和融合处理之后输出多目标跟踪结果，采用GNN图神经网络在目标级别进行匹配，优化目标身份保持能力，之后在每个目标区域内部，利用前景点匹配采用GCN图卷积进行细粒度匹配，提升遮挡情况下的目标关联稳定性，采用二级图匹配并结合卡尔曼滤波和背景建模提升多目标跟踪的稳定性。

本发明授权一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于二级图匹配的多目标跟踪方法，用于计算机视觉处理，其特征在于，所述基于二级图匹配的多目标跟踪方法包括： S1、采用改进的YOLOX目标检测网络，结合多任务学习框架，对输入的视频帧图像进行目标检测和特征提取； S2、采用目标机匹配和区域级匹配的二级图匹配策略进行目标分类、目标关联和目标跟踪处理； S3、在完成二级图匹配处理之后，采用卡尔曼滤波进行轨迹预测，并结合基于高斯混合模型的背景建模，进行轨迹更新和融合处理之后输出多目标跟踪结果； 其中，所述采用目标机匹配和区域级匹配的二级图匹配策略进行目标分类、目标关联和目标跟踪处理包括： 构建目标级图G1，基于检测框中心点采用卡尔曼滤波预测算法和外观特征相似度算法计算匹配权重，输出目标级匹配结果； 完成目标机匹配之后，构建目标内部的局部特征点图G2，基于前景点筛选前景点匹配进一步细化匹配关系，输出区域级匹配结果； 根据目标级匹配结果和区域级匹配结果进行目标匹配方案优化，得到优化后的目标匹配方案； 其中，所述构建目标级图G1，基于检测框中心点采用卡尔曼滤波预测算法和外观特征相似度算法计算匹配权重，输出目标级匹配结果，具体包括： 在每个时间步内，针对检测到的目标，构造目标级图，其中，节点表示检测到的目标：，公式中表示第个目标，为当前帧中的目标总数，边集为目标间的相似性边权重为基于深度特征余弦相似度，为基于IoU的空间位置相似度，为用于平衡外观特征和空间位置信息对匹配结果影响的超参数； 在构造的目标级图上应用GNN图神经网络进行特征传播，使得每个目标均参考其相邻目标的信息来优化匹配结果，输出目标级匹配结果，其中表示与目标最匹配的目标。

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