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龙图腾网恭喜西安古戈尔飞行科技有限责任公司申请的专利一种无人机载多目标探测跟踪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：CN119359766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411937227.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种无人机载多目标探测跟踪系统是由顾元吉;辛昱辰;杜星宇;郭金伟;张萌杰;李梦腾设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机载多目标探测跟踪系统在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测跟踪技术领域，公开了一种无人机载多目标探测跟踪系统，包括数据采集与预处理模块、目标检测模块、运动轨迹动态建模模块和目标分类模块：数据采集与预处理模块，用于采集目标的光学图像数据、三维点云数据和运动数据，并进行预处理，分别得到第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据；目标检测模块，用于提取图像纹理特征、空间几何特征，并进行融合匹配；运动轨迹动态建模模块，用于根据第一特征数据生成运动矢量场，通过第三特征数据进行校正，并聚类分析，得到动态运动特征；目标分类模块，用于将图像纹理特征和动态运动特征进行聚合，进而生成目标分类结果。本发明能够适应复杂动态场景和遮挡环境，具有广泛的适用性。

本发明授权一种无人机载多目标探测跟踪系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机载多目标探测跟踪系统，其特征在于，包括数据采集与预处理模块、目标检测模块、运动轨迹动态建模模块和目标分类模块：数据采集与预处理模块，用于采集目标的光学图像数据、三维点云数据和运动数据，并对上述数据进行预处理，分别得到第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据；其中，运动数据包括目标的位置、速度和方向；目标检测模块，用于根据第一特征数据提取图像纹理特征并根据自注意力机制生成目标候选区域，根据第二特征数据提取目标候选区域中目标的空间几何特征，将图像纹理特征与空间几何特征进行融合匹配，得到含有图像纹理特征和空间几何特征的目标区域；其中，根据改进的卷积神经网络构建图像特征提取模型，图像特征提取模型用于提取第一特征数据的图像纹理特征；图像特征提取模型由输入层、多尺度卷积层、通道注意力模块、多尺度融合层和输出层组成；输入层用于接收第一特征数据；多尺度卷积层使用不同尺度的卷积核进行特征提取，具体地，在每个卷积层同时使用不同尺度的卷积核进行提取处理，得到特征图，并将不同卷积核输出的特征图进行拼接得到多尺度特征图；多尺度融合层用于将图像特征提取模型中的前一半的卷积层提取的特征与后一半的卷积层提取的特征在通道维度进行拼接，得到融合后的多尺度特征；通道注意力模块用于通过全局平均池化计算每个通道的权重，并对通道进行加权处理；输出层用于通过全局平均池化将多尺度特征降维，输出图像纹理特征；根据第二特征数据提取目标候选区域中目标的空间几何特征，具体步骤包括：步骤S301，将第二特征数据划分为固定大小的体素网格；步骤S302，对于每个非空体素，将点集输入到PointNet中，提取该体素的体素局部特征；具体地，使用多层感知机对体素内每个点进行特征映射，并将体素内所有点的特征通过最大池化操作聚合得到体素局部特征；步骤S303，对每个体素的体素局部特征进行三维卷积操作得到空间几何特征；运动轨迹动态建模模块，用于根据第一特征数据生成运动矢量场，通过第三特征数据对运动矢量场进行校正，将校正后的运动矢量场进行聚类分析，得到具有聚类分类结果的动态运动特征；其中，通过光学流算法计算第一特征数据中像素的运动矢量，生成初始的运动矢量场，并使用第三特征数据通过卡尔曼滤波算法对初始的运动矢量场进行轨迹校正，得到校正后的运动矢量场，对校正后的运动矢量场的每个运动矢量构造运动特征向量，运动特征向量包括像素坐标、像素运动方向和像素速度；对校正后的运动矢量场使用K-means聚类算法进行聚类，得到K个簇，每个簇表示一个运动模式区域，每个簇的中心点表示该簇的动态运动特征；目标分类模块，用于将图像纹理特征和动态运动特征进行聚合，进而生成目标分类结果。

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