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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种高效抗长时遮挡的行人跟随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：CN119295512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411828432.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种高效抗长时遮挡的行人跟随方法是由张姗姗;邱江红;肖雨璇;杨健设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效抗长时遮挡的行人跟随方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高效抗长时遮挡的行人跟随方法，包括面向目标跟踪数据构建基于行人重识别的行为判别器和新型行人特征动态更新机制两个部分，该方法的主要步骤为：获取选定图像帧的目标检测信息初始化行人跟踪器，构建行为判别器监督行人间运动状态变化，通过跟踪器关联帧间轨迹来预测连续观测状态下目标信息，基于行人重识别网络恢复离散观测点状态下目标身份表示；根据目标遮挡程度动态调整历史帧与当前帧的特征更新权重，弱化因遮挡引入的噪声干扰，优化行人跟随效果；本发明适用于多种跟踪算法以提高抗长时遮挡性能，跟踪稳定性和计算成本优于当前跟踪后再逐帧行人重识别的方法，已成功应用在机器人跟随任务中。

本发明授权一种高效抗长时遮挡的行人跟随方法在权利要求书中公布了：1.一种高效抗长时遮挡的行人跟随方法，其特征在于，包括以下步骤：从相机传感器获取RGB图像数据，输入到目标检测网络后使用非极大值抑制生成目标检测信息，通过类别筛选得到行人检测框和行人置信度；基于选定图像帧目标检测信息初始化行人跟踪器，并构建行人重识别的行为判别器监督行人间运动状态变化，具体如下：（1）依据外观分支与运动分支两部分来实现行人跟踪器构建与行人轨迹匹配关联，其中，外观分支采用轻量级的外观特征提取器，公式如下： ； ；其中为第帧图像中第个行人检测框信息，为图像截取函数，为外观特征提取网络，为第帧图像中第个轨迹行人特征；其中为到为止轨迹的行人特征，为权重系数；运动分支采用基于非线性的卡尔曼滤波实现行人运动状态的轨迹预测更新，为实现非线性滤波自适应并动态平衡预测与观测信息，核心在于卡尔曼增益，公式如下： ； ；其中，为时间步长下的预测协方差，表示当前状态的不确定性，为观测模型，用于将状态从估计空间映射到观测空间，为预设的恒定测量噪声协方差，为时间步长下每个检测框的置信度，则是依据置信度来动态调整的噪声协方差，通过将恒定的替代为可变的，实现非线性滤波效果；（2）构建基于行人重识别的行为判别器，基于行人间运动场景变化可分为三种观测状态，即目标连续可观测状态、目标连续不可观测状态、离散节点处观测状态，判定逻辑表示如下： ；其中，表示判断输入的行人身份是否处于可观测状态，表示至第帧前出现的目标行人身份集合，表示跟踪器更新输出第帧的行人身份集合，表示至第帧前跟踪器更新输出的行人身份集合，为取大函数；基于构建的行人重识别的行为判别器，判定在连续观测状态下调度跟踪器来预测和关联行人运动轨迹，通过预测轨迹与观测信息得到滤波更新后的目标行人身份表示和目标行人跟踪框；判定在离散观测节点状态下调度行人重识别网络恢复目标行人身份表示以及目标行人跟踪框，该过程包括下列三部分：（1）在连续可观测状态下更新目标行人信息，包括的运动场景有选定的目标行人出现在相机当前可观测视野范围内，并且目标检测网络对选定的目标行人锚定检测框生效，具体如下： ； ；其中，表示跟踪器更新函数，接收处理当前第帧的检测信息，表示第帧的行人检测框信息，表示第帧的对应行人检测框置信度，当观测状态下的跟踪器更新输出结果中包含目标行人信息时，行为判定器判定观测状态输出，表示目标行人信息提取函数，用于输出目标行人身份表示和目标行人跟踪框； ；其中，为行人跟随任务中的抗遮挡动态行人特征更新函数模块，表示跟随至第期间目标行人的平滑特征，表示当前第帧目标行人特征；（2）在连续不可观测状态下保留目标行人信息，包括的运动场景有选定的目标行人被视野中其他行人长时遮挡导致跟踪轨迹失效；选定的目标行人被视野中的其他物体长时遮挡导致跟踪轨迹失效；选定的目标行人长时离开当前观测视野导致跟踪轨迹失效，具体如下： ； ； ；其中，当观测状态下的跟踪器更新输出结果中没有包含目标行人信息时，目标行人身份表示；（3）在离散观测节点状态下更新目标行人信息，包括的运动场景为自观测场景后，选定的目标行人重新出现在相机当前可观测视野范围内，并且目标检测网络对选定的目标行人锚定检测框生效，具体如下： ； ； ；其中，表示行人重识别网络，当行为判定器判定观测状态为时，会基于行人重识别网络恢复目标行人身份表示以及目标行人跟踪框，激活目标行人在相机视野中的新轨迹；根据运动目标遮挡程度，为历史观测过程中的目标行人特征和当前目标行人特征动态分配权重，建立抗遮挡的特征更新函数模块。

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