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龙图腾网恭喜北方信息控制研究院集团有限公司申请的专利基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪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：CN114419096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202111567127.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪方法是由姚雨;孙林;宋春林;王均波;雷松强;王新萌;刘杨琳设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪方法。本发明包括以下三个步骤：首先，整理制作不规则四边形标注的航拍视频帧数据集，包括训练集和测试集两个部分；然后，在通用深度学习目标检测模型的基础上进行改进，创建基于不规则四边形框的目标检测模型并训练至收敛；最后，结合卡尔曼滤波算法和组合优化算法完成多目标跟踪任务，并实现跟踪过程的可视化交互。本发明充分考虑到航拍视频帧中目标物体的多角度分布和形状不规则的情况，使用不规则四边形框进行目标跟踪能有效解决水平矩形框目标跟踪方法存在的定位不准和引入背景噪声过多等问题，可提高跟踪的精准度，具有更高的实用价值。

本发明授权基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不规则四边形框的航拍视频多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：整理制作不规则四边形框标注的航拍视频帧数据集，包括训练集和测试集两个部分；步骤2：在通用深度学习目标检测模型的基础上进行改进、设计四边形框的交并比的计算方式、改进损失函数，创建基于不规则四边形框的目标检测模型并训练至收敛；步骤3：结合卡尔曼滤波算法和组合优化算法完成多目标跟踪任务，并实现跟踪过程的可视化交互；步骤2具体包括如下步骤：步骤21：选择主干网络结构为DarkNet53的YOLOv3检测模型，将模型参数中的物体类别名称和类别数量修改为与步骤1中数据集的物体类别名称和类别数量一致；对于物体类别数为n的数据集，将输出通道数修改为8+1+n*3，其中8表示输出四边形框的4个关键点坐标，1表示置信度，n表示物体类别数量，3表示锚点框的数量；步骤22：设计四边形框的交并比IOU的计算方式；步骤23：改进损失函数：损失函数包括坐标损失Lcoord、置信度损失Lconf和分类损失Lcls三个部分，其中置信度损Lconf和分类损失Lcls的计算方式保持不变，将坐标损失Lcoord修改为4个关键坐标点的预测值和标签值之间的平滑L1损失函数SmoothL1Loss： 其中，xi,yi和xi’,yi’分别表示第i个顶点的真实坐标值和预测坐标值，平滑L1损失SmoothL1Loss的计算公式如下： 步骤24：将改进后的四边形框目标模型在训练集上训练至收敛并保存训练好的权重，改进后的模型通过加载训练好的权重即可对输入视频帧完成四边形框目标检测任务。

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