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龙图腾网获悉成都天奥集团有限公司申请的专利面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警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：CN121011112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511544080.1，技术领域涉及：G08G3/00；该发明授权面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警方法是由兰家龙;涂玉珊;覃超;张鹏新;王以财;牛攀峰;周欣怡;胡碟;杨茗迪;范振军;吴绪亮;任军;伏坤;刘薇;张帅兵;邓迦心;邹杰林;刘祥凤;张明艳;赖敏;彭浩瀚;何政设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警方法，涉及轨迹预测与智能管控技术领域，解决了现有轨迹预测技术在边海防场景中的轨迹连续性差、环境约束缺失等多种局限性问题。方法首先获取多路监控视频数据并进行环境适配预处理，检测各目标及类别；基于检测结果，将单路监控范围内的轨迹片段进行拼接，在预设约束检验后得到该目标的全局轨迹数据；从多个预设维度提取全局轨迹数据的特征，进行特征融合，得到目标轨迹的高维向量表示；构建多维特征约束轨迹预测模型，通过时间依赖与空间交互分别建模，在预设约束下输出该目标的后续轨迹。本发明可有效实现对重点管控对象未来轨迹的预测与跨防风险识别，在公共安全领域中应用。

本发明授权面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边海防管控对象的多特征轨迹预测与跨防预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取多路监控视频数据并进行环境适配预处理后，通过在检测网络中增加高分辨率特征层的方式，检测识别视频数据中的各个管控对象目标以及目标对应的类别，得到检测结果； S2、基于检测结果，在单路监控范围内跟踪各目标的轨迹，形成各目标的轨迹片段；将多路监控下同一目标的多个轨迹片段进行拼接，在拼接结果的预设约束检验均通过后，得到该目标的全局轨迹数据； S3、对全局轨迹数据进行一致性预处理后，从多个预设维度提取其轨迹特征，并采用分层聚合与多模态融合方式进行特征融合，将多个轨迹特征统一为该目标轨迹的高维向量表示，按照该目标类别存储于特征向量库中； S4、构建多维特征约束轨迹预测模型，该预测模型接收来自特征向量库中对应目标轨迹的高维向量输入，通过时间依赖与空间交互分别建模的方式，在预设约束下输出该目标的后续轨迹，作为预测结果并据此进行跨防预警； 步骤S2中，在单路监控范围内跟踪各目标的轨迹时，首先在卡尔曼滤波辅助下对目标位置进行短时预测，使视频图像相邻帧之间目标移速超过预设速度阈值或者目标部分缺失时仍维持轨迹连贯性；同时提取目标的外观特征向量，通过相似度计算方式在相邻帧的多个候选目标重叠或遮挡时辅助进行该目标身份匹配；当目标在预设时间长度内因重叠、遮挡而部分缺失或完全消失时，通过轨迹延伸插值与时空一致性检查方式，对缺失或消失片段进行修补延续，最终形成各目标的轨迹片段； 步骤S2中，对多个轨迹片段进行拼接时，首先通过外观特征比对计算各轨迹片段间的相似度，生成候选匹配对，然后结合多路监控体系下各摄像头的空间布局与历史过渡时间分布，进行时空拓扑约束，筛选剔除不符合匹配约束的匹配对结果；针对剩余的候选匹配对，进行物理约束检验和可达域约束检验，得到最终的目标匹配对，形成该目标的全局轨迹数据； 物理约束检验通过对匹配后轨迹的速度与加速度连接计算，将超出预设合理范围的匹配对结果剔除；可达域约束检验分别针对人员、车辆和船舶三种管控对象目标类别，将人行通道、车辆道路、水上航道以及各自对应的边界和禁区信息纳入约束条件，确保匹配对在物理环境上可行； 步骤S2中，得到目标的全局轨迹数据后，进行统一的标准化处理与存储；首先对轨迹的时间戳进行同步与排序，将来自多路监控摄像头的轨迹点在统一的时间轴上连续排列；随后对空间坐标进行坐标系转换与归一化处理，将视频图像的像素坐标映射至统一的场景坐标或地理坐标系中；采用预设标准化的字段格式，对归一化处理后的全局轨迹数据进行结构存储，并按照各个管控对象目标的类别，分别存入人员全局轨迹库、车辆全局轨迹库与船舶全局轨迹库。

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