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龍圖騰網獲悉北京圖森智途科技有限公司申請的專利一種多目標跟蹤模型的訓練方法以及多目標跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114913386B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110130055.4，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種多目標跟蹤模型的訓練方法以及多目標跟蹤方法是由何嘉偉;黃澤昊;王乃巖設計研發完成，并于2021-01-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多目標跟蹤模型的訓練方法以及多目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種多目標跟蹤模型的訓練方法以及多目標跟蹤方法。其中，該多目標跟蹤方法包括：根據當前視頻幀中的待跟蹤目標構建目標圖；目標圖的頂點對應于待跟蹤目標，且兩個頂點之間的邊的邊特征包括兩個頂點之間的屬性關系；對目標圖和已有的軌跡圖進行圖匹配，以計算待跟蹤目標與軌跡圖中已跟蹤軌跡之間的匹配得分；軌跡圖的頂點對應于已有的已跟蹤軌跡，且兩個頂點之間的邊的邊特征包括兩個頂點之間的屬性關系；按照匹配得分確定待跟蹤目標的匹配軌跡。在圖匹配時全面參考目標圖和軌跡圖中的邊特征，防止某一目標被遮擋時出現跟蹤失敗的問題，避免視頻多目標跟蹤的局限性，提高視頻多目標跟蹤的魯棒性。

本發明授權一種多目標跟蹤模型的訓練方法以及多目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種多目標跟蹤模型的訓練方法，其特征在于，包括： 構建初始的多目標跟蹤模型，所述多目標跟蹤模型包括目標圖提取網絡、軌跡圖提取網絡和圖匹配網絡；所述目標圖提取網絡用于根據當前視頻幀中的待跟蹤目標構建目標圖，所述軌跡圖提取網絡用于根據歷史視頻幀中的已跟蹤軌跡構建軌跡圖，所述圖匹配網絡用于對所述目標圖和軌跡圖進行圖匹配，以預測所述待跟蹤目標的匹配軌跡；其中，所述目標圖和軌跡圖均包括頂點和連接頂點的邊，所述目標圖的頂點分別對應于所述待跟蹤目標，所述軌跡圖的頂點對應于所述已跟蹤軌跡，且所述目標圖和所述軌跡圖中兩個頂點的邊的邊特征包括兩個頂點之間的屬性關系； 利用所述多目標跟蹤模型的預設損失函數，根據訓練樣本中待跟蹤目標的真實匹配軌跡和預測得到的匹配軌跡，對所述多目標跟蹤模型內的各個網絡進行聯合訓練，得到訓練后的多目標跟蹤模型； 其中， 所述軌跡圖提取網絡進一步用于：識別同一目標在各歷史視頻幀內所形成的已跟蹤軌跡，并通過對同一目標在各歷史視頻幀內的屬性特征進行特征融合，得到該目標所對應的已跟蹤軌跡的屬性特征，所述軌跡圖中頂點的頂點特征為該頂點對應的已跟蹤軌跡的屬性特征，所述目標圖中頂點的頂點特征為該頂點所對應的待跟蹤目標的屬性特征； 所述圖匹配網絡進一步用于：根據所述目標圖和軌跡圖中各個頂點的頂點特征和每條邊的邊特征，來對所述目標圖和軌跡圖進行圖匹配。

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