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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别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：CN119904622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510077413.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别方法是由吉鸿海;陆悦;范玲玲;李凯龙;杨剑峰设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别方法，包括：获取城市道路目标图像，对获取的图像进行进行预处理，构建城市道路目标检测数据集，构建城市道路目标检测模型与城市道路目标检跟踪模型，基于城市道路目标检测数据集对城市道路目标检测模型进行训练，基于预设的城市道路目标检跟踪数据集对城市道路目标检跟踪模型进行训练，得到模型，将待检测视频输入最终的城市道路目标检测模型及城市道路目标检跟踪模型中，通过城市道路目标检测模型进行城市道路目标检测，基于检测结果，通过城市道路目标检跟踪模型对检测结果进行跟踪，输出跟踪结果。本发明通过优化目标检测和跟踪过程，实现目标跟踪的精度提升。

本发明授权基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Deepsort算法的城市道路目标检测与跟踪识别方法，其特征在于，包括： 获取城市道路目标图像； 对获取的图像进行进行预处理，构建城市道路目标检测数据集； 构建城市道路目标检测模型与城市道路目标检跟踪模型； 基于城市道路目标检测数据集对城市道路目标检测模型进行训练，基于预设的城市道路目标检跟踪数据集对城市道路目标检跟踪模型进行训练，得到最终的城市道路目标检测模型及城市道路目标检跟踪模型； 将待检测视频输入最终的城市道路目标检测模型及城市道路目标检跟踪模型中，通过城市道路目标检测模型进行城市道路目标检测，基于检测结果，通过城市道路目标检跟踪模型对检测结果进行跟踪，输出跟踪结果； 获取城市道路目标图像中的低照度图像，对其进行图像增强处理，具体为： 构建Image-to-patch增强模型，并基于预设数据集对其进行预训练处理； 获取城市道路目标中的低照度图像，并将其输入预训练的Image-to-patch增强模型中，得到处理后的低照度图像； Image-to-patch增强模型数学表示为： 其中，Lx，y为输入的低照度的图像，Px，y为卷积神经网络转出的修补图，修补图的暗部区域包含了低照度图像恢复到正常图像的增量信息，修补图中对应正常区域的像素值趋近于0；I为增强等级，用于约束修补图的强度，并约束暗部信息的增强程度；增强等级I为可调参数； 在image-to-patch增强模型下，卷积神经网络学习从低照度图像到修补图的映射，卷积神经网络的优化目标数学描述为： 其中，Yx，y为参考图； 卷积神经网络由特征提取，特征映射和特征重建三部分构成，卷积神经网络首先使用3个3×3卷积+PReLU的组成特征提取层将输入图像特征提取出来，将特征图的维度升到64，然后通过一个1×1卷积进行空间的转化，将提取的64特征图转化为32个，将图像特征域转化为残差域，然后通过两个3×3卷积进行修补图的重建，来预测生成的修补图。

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