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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法、系统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：CN121582609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610105628.0，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法、系统是由黄金明;史美玉;费祥;于洪金;刘树钦;徐小骄;张小富;李梦茹;耿琼;成牧辰设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法、系统；本发明方法首先通过置信度阈值将检测框分层，实现差异化处理以兼顾精度与效率；然后对高中层检测框融合外观与运动相似度并自适应分配权重，获取自适应融合相似度矩阵后，求解得到第一阶段匹配结果，充分利用多维度特征提升匹配准确性；接着获取当前帧低层检测框与未匹配轨迹的交并比矩阵，求解得到第二阶段匹配结果；最后，将两阶段匹配结果进行整合，得到目标跟踪结果，有效降低漏匹配、误匹配概率，最终在提升多目标跟踪精度的同时优化了跟踪效率。

本发明授权自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应外观运动融合与分层关联的多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下操作： S1：通过目标检测器获取目标在视频序列中每帧的检测框，根据预设置信度阈值将检测框分为高层检测框、中层检测框和低层检测框三个等级；置信度越大，等级越高； S2：对于视频序列中当前帧的高层检测框、和或中层检测框，获取上一帧检测框与当前帧检测框的外观相似度矩阵，以及当前帧预测轨迹和当前帧检测框的运动相似度矩阵； 基于外观相似度矩阵、运动相似度矩阵、当前帧检测目标分布、当前帧检测框运动信息，得到当前帧自适应融合权重，获取方法为：基于外观相似度矩阵和运动相似度矩阵，得到质量调整因子和运动稳定性因子；基于当前帧的检测目标密度、检测目标空间均匀性，得到场景适应因子；获取当前帧检测框速度稳定性、方向稳定性、加速度平滑性，计算运动稳定性因子，与质量调整因子和场景适应因子，进行加权融合，得到当前帧自适应融合权重； 质量调整因子、场景适应因子、运动稳定性因子是分别通过如下公式计算得到的： ， ， ， 为质量调整因子，、分别为外观相似度矩阵、运动相似度矩阵对应的特征向量，为第二补偿项，为sigmoid函数；为场景适应因子，、、分别为当前帧的检测目标密度、检测目标空间均匀性、检测框归一化比例；为运动稳定性因子，、、分别为当前帧第k个检测框的检测框速度稳定性、方向稳定性、加速度平滑性，为当前帧检测框总数； 基于当前帧自适应融合权重，对外观相似度矩阵和运动相似度矩阵进行融合，得到当前帧自适应融合相似度矩阵； 将当前帧自适应融合相似度矩阵，转换为代价矩阵，经匈牙利算法求解最优匹配框，与当前帧高层检测框、和或中层检测框，形成了当前帧第一阶段匹配结果； S3：获取当前帧低层检测框与对应未匹配轨迹的交并比矩阵，将当前帧的交并比矩阵转换为代价矩阵，经匈牙利算法求解最优匹配框，与当前帧低层检测框，形成了当前帧第二阶段匹配结果； S4：合并当前帧第一阶段匹配结果和当前帧第二阶段匹配结果，得到当前帧目标跟踪结果；所有帧目标跟踪结果，形成了多目标跟踪结果。

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