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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种噪声控制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：CN115482250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210960897.7，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种噪声控制多目标跟踪方法是由曾凯;游雨婕;朱艳;沈韬;王青旺;陶智敏;汪志锋设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种噪声控制多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种噪声控制多目标跟踪方法，属于图像处理技术领域。本发明将跟踪数据的当前帧、前一帧以及当前帧热力图进行特征提取与加法融合。通过引入先验降噪模块去除融合冗余噪声，计算融合结果中热力图中心点的梯度，获取目标中心点进行目标检测。对检测结果进行平滑增益卡尔曼滤波,获取目标的运动信息。结合运动信息对帧间目标进行数据关联，获得目标运动轨迹。设计梯度加速轨迹重连接模块，对碎片轨迹与中断轨迹进行轨迹重连接，获得精确的跟踪结果。本发明不仅提高了小目标跟踪和复杂环境跟踪场景下跟踪精度，而且提升了数据关联中运动信息的获取，缓解了轨迹漂移的问题。

本发明授权一种噪声控制多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声控制多目标跟踪方法，其特征在于： Step1：通过摄像头获取视频数据； Step2：将跟踪数据的当前帧、前一帧以及当前帧热力图进行特征提取与加法融合，通过引入先验降噪模块去除融合冗余噪声； 所述先验降噪模块由四个尺度组成，每个尺度在2x2步幅卷积下变换和2x2反卷积上变换操作之间有一个身份跳转连接，从第一尺度到第四尺度每层的通道数分别为64、128、256和512，模型中的步幅卷积和反卷积层中没有使用偏置； Step3：对融合结果进行特征提取，获得不同感受野的热力图融合特征，计算融合结果中热力图中心点的梯度，获取目标中心点进行目标检测； Step4：对检测结果进行平滑增益卡尔曼滤波，通过将高斯函数与检测结果置信度结合获取平滑自适应观测噪声矩阵，获取目标的运动信息； Step5：结合运动信息对帧间目标进行数据关联，获得目标运动轨迹； Step6：设计梯度加速轨迹重连接模块，对碎片轨迹与中断轨迹进行轨迹重连接，获得精确的跟踪结果； 第i个轨迹的梯度提升轨迹重连接模型如下： pt＝GBit+ξ7 其中，pt是第t帧的位置坐标变量，ξ～N0,σ2是高斯噪声，进行梯度提升轨迹重连接前，首先对中断轨迹进行线性插值，插值轨迹其中l为轨迹长度，GBit为梯度提升决策树回归。

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