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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种用于复杂场景下的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：CN121639739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511827585.9，技术领域涉及：H04L43/022；该发明授权一种用于复杂场景下的多目标跟踪方法是由曹丹阳;杜灿行;张浩宇;高磊;李晋宏;杨建设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂场景下的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉的图像处理技术领域，公开了一种用于复杂场景下的多目标跟踪方法，包括：获取目标图像帧；构建HND‑MOTR模型；将目标图像帧输入HND‑MOTR模型，引入硬负例去噪训练范式进行训练，生成训练好的HND‑MOTR模型；获取待检测图像，将其输入训练好的HND‑MOTR模型，实现多目标跟踪识别；本发明实现了复杂场景下的多目标准确跟踪，显著提高了特征判别性以及兼顾新目标发现能力与轨迹长期稳定性，提升了复杂场景适应性，实现了对复杂拥挤场景目标的鲁棒跟踪。

本发明授权一种用于复杂场景下的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂场景下的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标图像帧； S2、构建HND-MOTR模型； S3、将目标图像帧输入HND-MOTR模型，引入硬负例去噪训练范式进行训练，生成训练好的HND-MOTR模型，具体为： 将当前图像帧分别输入骨干网络、Transformer编码器进行特征提取，生成多尺度图像特征图； 将当前图像帧输入HND查询生成模块，生成当前图像帧的HND查询，具体为： 在训练时，构建若干去噪组，且每个去噪组包括相同数量的正查询与负查询；其中，正查询通过对真实标签框坐标施加小扰动生成；将设定比例的负查询作为硬负例查询，将剩余比例的负查询作为受扰动的假正例查询； 然后，用K-NN随机采样方法生成硬负例查询，具体为：对生成硬负例查询的真实标签框，计算该真实标签框与同一图像帧的剩余真实标签框的中心坐标欧式距离，以生成硬负例查询； 同时，将正查询注入标准噪声，将受扰动的假正例查询注入最大噪声，对硬负例查询注入最小噪声；最终得到当前图像帧的HND查询； 将当前图像帧输入提议查询生成模块，生成当前图像帧的提议查询； 将上一图像帧输入时序交互模块，生成上一图像帧的跟踪查询； 利用可学习检测查询生成模块，根据检测查询数量与特征维度进行随机初始化，生成可学习检测查询； 将HND查询、提议查询、跟踪查询、可学习检测查询进行拼接，生成联合查询集； 将联合查询集、多尺度图像特征图输入Transformer解码器进行解码操作，通过多层自注意力机制与跨自注意力机制交互，输出包含边界框和身份嵌入的解码结果； 将包含边界框和身份嵌入的解码结果输入时序交互模块，进行状态更新，生成下一图像帧的跟踪查询，以实现当前图像帧的跟踪查询的更新； 最终，将包含边界框和身份嵌入的解码结果输入预测头进行预测，生成当前图像帧的目标ID、边界框位置、尺寸以及置信度，完成HND-MOTR模型的训练，得到训练好的HND-MOTR模型； S4、获取待检测图像，将其输入训练好的HND-MOTR模型，实现多目标跟踪识别。

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