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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法和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：CN121582298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610090505.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法和系统是由彭芙蓉;胡瑛;王宁;李宇涛;谢贤;曹德荣;孙刚;戴海润;陈丹红;熊斌;熊定豪;肖锦涛;廖思琪设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法和系统，包括：对视频帧进行目标检测，获取检测框及其置信度与外观特征；基于已有轨迹预测其当前位置，并获取其按置信度分级存储的多级外观特征库；计算检测框与轨迹间的位置代价和外观代价，依据轨迹连续跟踪状态动态融合二者权重，并引入基于检测框置信度的惩罚项，生成综合关联代价矩阵；据此进行匹配，更新成功匹配轨迹的状态与特征库；管理未匹配轨迹与检测框的生命周期。本发明通过动态权值调整适应不同跟踪场景，通过多级特征库充分利用各置信度检测框的外观信息，并通过全局优化策略同时关联高低置信度检测框，显著提升了复杂场景下跟踪的准确性、鲁棒性和连续性。

本发明授权一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态权值与多级特征融合的多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：获取输入视频帧，对输入视频帧进行目标检测，使用检测器获取各目标的检测框及其置信度，并提取对应的外观特征向量； S200：基于已有的活跃轨迹预测其在当前帧的位置，并获取各轨迹的多级外观特征库，多级外观特征库依据不同置信度区间分类存储外观特征； S300：针对当前帧的每个检测框与每个活跃轨迹，计算反映空间重叠度的位置代价矩阵及反映外观相似度的外观代价矩阵；根据各轨迹的连续跟踪状态动态计算位置代价矩阵与外观代价矩阵的融合权重，将位置代价矩阵与外观代价矩阵进行加权融合，并结合基于检测框置信度的置信度惩罚项进行修正，生成综合关联代价矩阵；S300中位置代价矩阵通过以下方式获取：计算当前帧的检测框与轨迹预测框之间的交并比作为位置代价矩阵；外观代价矩阵通过以下方式获取：计算检测框外观特征向量与多级外观特征库中各级别特征向量的距离，并取最小值作为外观代价矩阵； 多级外观特征库包含高、中、低三个置信度级别对应的特征向量；外观代价矩阵的计算公式为： ； 其中，,,分别为检测框的外观特征与轨迹对应的高、中、低三级特征库中特征向量的余弦距离，为对应于中置信度区间的距离惩罚系数，取值范围为1.3至1.4，为对应于低置信度区间的距离惩罚系数，取值范围为1.6至1.9，且满足1； S300中将位置代价矩阵与外观代价矩阵进行加权融合，并结合基于检测框置信度的置信度惩罚项进行修正，生成综合关联代价矩阵，具体为： ； ； 其中，为综合关联代价，表示动态融合后的关联代价，表示基于交并比计算的位置代价矩阵，表示基于外观特征余弦距离计算的外观代价矩阵，和分别为根据轨迹连续丢失帧数动态计算的位置特征权值与外观特征权值，为基于检测框置信度计算的置信度惩罚项； 动态权值和通过以下公式计算： ； ； 其中，Tl为轨迹连续丢失帧数，为轨迹最大允许连续丢失帧数，超过此值则轨迹终止，为位置代价矩阵的基准权重系数，取值范围为0.7-0.9，为外观代价矩阵的基准权重系数，取值范围为2.0-4.0，cos·为余弦函数，实现权值平滑过渡； 惩罚项的计算公式为： ； 其中，为预设的高置信度阈值，为当前检测框的置信度； S400：基于综合关联代价矩阵，将检测框与轨迹进行匹配；对于匹配成功的检测框-轨迹对，依据该检测框的置信度区间更新对应轨迹的多级外观特征库及其运动状态； S500：对未匹配的轨迹进行丢失计数，若连续未匹配帧数超过预设的第一阈值则终止该轨迹；对未匹配的检测框，根据其所属的预设置信度区间进行不同处理：若属于低置信度区间则丢弃；若属于高置信度区间，则将其与当前帧中已匹配的所有检测框进行重叠度校验，通过校验后初始化为新轨迹。

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