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龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥眾安睿博智能科技有限公司申請的專利一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120298460B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510795576.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是由任廣鑫;儲詩韻;張敏;朱陳林;詹從月;朱承喜;劉聃;方勉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及交通管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，通過高清攝像頭與5G通信技術(shù)，實現(xiàn)公路場景視頻的高效采集與低延遲回傳，為后續(xù)處理提供可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；通過數(shù)據(jù)預(yù)處理與飛行控制，提升視頻質(zhì)量和提高飛行效率，并根據(jù)關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整無人機(jī)路徑；通過one?shotdetector模型與光流法，獲取關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法與多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，實現(xiàn)有效追蹤，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性與跟蹤的穩(wěn)定性；通過解析關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，并將關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡分析結(jié)果可視化，直觀展現(xiàn)關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)運(yùn)動軌跡。

本發(fā)明授權(quán)一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于無人機(jī)視覺感知的公路場景多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，其特征在于：包括無人機(jī)平臺、地面控制站、目標(biāo)檢測與跟蹤模塊以及運(yùn)動軌跡分析與可視化模塊； 無人機(jī)平臺：實時采集公路場景視頻，并回傳采集到的視頻數(shù)據(jù)，其中無人機(jī)平臺包括圖像采集單元、數(shù)據(jù)回傳單元； 地面控制站：處理無人機(jī)傳輸?shù)囊曨l數(shù)據(jù)并生成飛行控制指令以動態(tài)調(diào)整路徑，其中地面控制站包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、飛行控制單元； 目標(biāo)檢測與跟蹤模塊：通過one-shotdetector模型提取公路場景關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)特征并跨幀匹配統(tǒng)計，同時結(jié)合光流法分析靜態(tài)物體運(yùn)動矢量以抵消無人機(jī)干擾，獲取關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)真實運(yùn)動信息；其中，目標(biāo)檢測與跟蹤模塊包括關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)獲取單元、關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)關(guān)聯(lián)單元、運(yùn)動補(bǔ)償單元、關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)檢測單元以及關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)跟蹤單元； 關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)跟蹤單元用于接收關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)檢測單元的輸出，通過構(gòu)建增量式動態(tài)特征記憶，結(jié)合場景密度動態(tài)調(diào)整閾值，通過記憶庫實現(xiàn)軌跡關(guān)聯(lián)與初始化的過程包括： 針對每個識別出的關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)，計算連續(xù)A幀的加速度變化率和檢測置信度，并將加速度變化率和檢測置信度組合為動態(tài)屬性向量；其中，A幀為動態(tài)屬性計算窗口長度，用于計算動態(tài)屬性的連續(xù)幀數(shù)； 提取關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的外觀特征描述符，與動態(tài)屬性向量關(guān)聯(lián)存儲；建立一個記憶池，僅存儲最近G個運(yùn)動軌跡片段的動態(tài)屬性及外觀特征描述符，其中G為記憶池最大存儲軌跡片段數(shù)量； 統(tǒng)計當(dāng)前公路場景畫面中關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的數(shù)量，并估算關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)分布的密集程度，即根據(jù)當(dāng)前幀中關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)數(shù)量，與所在公路場景的區(qū)域面積，計算公路場景密度因子； 基于公路場景密度因子，調(diào)整基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)匹配閾值以及調(diào)整基礎(chǔ)檢測置信度閾值； 基于記憶庫進(jìn)行運(yùn)動軌跡關(guān)聯(lián)與初始化：對當(dāng)前幀中的每個關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)，與記憶池中的運(yùn)動軌跡片段進(jìn)行比對，計算關(guān)聯(lián)代價，即將馬氏距離與外觀距離加權(quán)融合為關(guān)聯(lián)代價； 若關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)連續(xù)N幀同時滿足關(guān)聯(lián)代價小于基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)匹配閾值，檢測置信度大于基礎(chǔ)檢測置信度閾值，則認(rèn)為該關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)屬于此運(yùn)動軌跡，為其分配唯一ID，并正式初始化運(yùn)動軌跡，生成帶有唯一ID的初始運(yùn)動軌跡；其中，N幀為運(yùn)動軌跡初始化窗口長度，用于運(yùn)動軌跡初始化的連續(xù)匹配幀數(shù)； 運(yùn)動軌跡分析與可視化模塊：解析關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，并將關(guān)鍵動態(tài)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡分析結(jié)果可視化；其中，運(yùn)動軌跡分析與可視化模塊包括運(yùn)動軌跡分析單元、可視化單元。

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