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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115984334B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310162852.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法是由張建輝;張婉卿;裴子航設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于智慧交通領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法，利用交通流量實(shí)現(xiàn)多攝像頭多目標(biāo)高效軌跡預(yù)測(cè)。本發(fā)明構(gòu)建了目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)模型，通過(guò)時(shí)空多圖卷積網(wǎng)絡(luò)和基于注意力機(jī)制的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于節(jié)點(diǎn)時(shí)空關(guān)聯(lián)性進(jìn)行目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)，從而獲取目標(biāo)跟蹤預(yù)測(cè)需求。基于交通流量來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)可能出現(xiàn)的下一個(gè)攝像頭空間位置以及時(shí)間窗口，以便調(diào)用相應(yīng)的攝像頭及時(shí)間段，并提出了MCMT最小化丟失率快速軌跡預(yù)測(cè)算法。本發(fā)明利用交通流量的影響，預(yù)測(cè)需要檢測(cè)到的目標(biāo)會(huì)出現(xiàn)的位置及時(shí)段，實(shí)現(xiàn)從多攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)中提取少量幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，在少量幀中檢測(cè)出目標(biāo)，提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于交通流量和圖卷積的多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于： 具體包括如下步驟： 步驟1、通過(guò)時(shí)空多圖卷積網(wǎng)絡(luò)和基于注意力機(jī)制的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于節(jié)點(diǎn)空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性的目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)模型，獲得目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)結(jié)果； 首先，從節(jié)點(diǎn)鄰近性、節(jié)點(diǎn)連通性、邊的交通流量、需要識(shí)別的目標(biāo)類型四個(gè)維度考慮目標(biāo)跟蹤需求的空間相關(guān)性；然后，基于注意力機(jī)制的全局門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí)間序列上的相關(guān)性，通過(guò)基于注意力機(jī)制的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取不同時(shí)間槽對(duì)目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)的影響，使用注意力機(jī)制為預(yù)測(cè)值賦予權(quán)重系數(shù)；最后，通過(guò)多圖卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征提取和進(jìn)一步融合，獲得目標(biāo)跟蹤需求預(yù)測(cè)結(jié)果； 步驟2、基于預(yù)測(cè)模型得到目標(biāo)跟蹤需求后，首先構(gòu)建節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋱D，并定義了時(shí)間消耗模型；然后，計(jì)算目標(biāo)跟蹤預(yù)測(cè)模型的時(shí)間成本；最后，預(yù)測(cè)出目標(biāo)可能出現(xiàn)的下一個(gè)攝像頭以及時(shí)間窗口，以便能及時(shí)調(diào)用相應(yīng)的攝像頭和明確調(diào)用的時(shí)間段； 步驟3、設(shè)計(jì)MCMT最小化丟失率快速軌跡預(yù)測(cè)算法，得到MCMT最小化丟失率快速軌跡預(yù)測(cè)算法策略，實(shí)現(xiàn)最小計(jì)算量多攝像頭多目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)。

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