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龙图腾网获悉苏州科技大学;苏州中星拟景信息技术有限公司申请的专利密集场景中的多目标跟踪方法、系统及电子设备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：CN116030094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310036508.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权密集场景中的多目标跟踪方法、系统及电子设备是由徐峰磊;吴奕飞;杨明月;张乐谦;施斐;马益路;胡伏原设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本密集场景中的多目标跟踪方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种密集场景中的多目标跟踪方法、装置及电子设备，方法包括：获取第T帧图像并对其进行下采样，得到若干下采样特征图；基于若干下采样特征图得到第一特征图，并对第一特征图进行映射得到热力图检测结果,得到目标人物检测框；同时对第T‑1帧图像中的目标人物在第T帧图像中的位置进行定位，得到定位结果；将目标人物检测框和定位结果进行IOU匹配，若IOU匹配均成功，则完成跟踪；若存在IOU匹配未成功，执行下一步；基于若干下采样特征图得到第二特征图，将第二特征图进行处理后进行二次匹配，若二次匹配均成功，则完成跟踪；若二次匹配未成功，不断循环上述两次匹配。本发明能够在拥挤场景下提高多目标跟踪精度。

本发明授权密集场景中的多目标跟踪方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种密集场景中的多目标跟踪方法，其特征在于：包括： 步骤S1：获取第T帧图像，并对所述第T帧图像进行下采样，得到若干下采样特征图，方法为： 通过DLA编码器对所述第T帧图像进行下采样，得到若干下采样特征图，其中，所述DLA编码器包括若干根和若干类卷积块，所述根用于将类卷积块之间相互相加，所述类卷积块用于改变图像的通道数； 所述类卷积块包括依次连接的卷积层、第一层归一化、深度可分离卷积层、第二层归一化、第一多层感知机、GeLU激活函数和第二多层感知机，并且所述卷积层和第二多层感知机进行求和； 所述卷积层用于改变特征图的信道数； 所述第一层归一化和第二层归一化均用于防止过拟合，增加泛化性； 所述深度可分离卷积层用于减少参数数量，模拟自注意力操作； 所述第一多层感知机和第二多层感知机均用于弥补深度可分离卷积通道间没有交互的问题； 步骤S2：将所述若干下采样特征图进行上采样和特征融合，得到第一特征图，并通过卷积对所述第一特征图进行映射得到热力图检测结果，并基于所述热力图检测结果得到目标人物检测框； 同时对第T-1帧图像中的目标人物在所述第T帧图像中的位置进行定位，得到定位结果； 步骤S3：将所述目标人物检测框和定位结果进行IOU匹配，若第T帧图像和第T-1帧图像中所有目标人物均IOU匹配成功，则完成目标跟踪；若第T帧图像和第T-1帧图像中存在目标人物IOU匹配未成功；执行步骤S4； 步骤S4：将所述步骤S1中的若干下采样特征图进行上采样，得到第二特征图，将所述第二特征图映射得到预设维度特征图，并对所述预设维度特征图进行降维，得到降维特征图； 步骤S5：将所述降维特征图在IOU匹配基础上进行二次匹配，具体为：将所述降维特征图与预存的第T-1帧图像中的目标人物进行匹配，若第T帧图像和第T-1帧图像中IOU匹配未成功的目标人物均二次匹配成功，则完成目标跟踪；若第T帧图像和第T-1帧图像中IOU匹配未成功的目标人物二次匹配也未成功，则返回至步骤S2，直到所有目标人物均完成匹配。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州科技大学;苏州中星拟景信息技术有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市高新区学府路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。