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龍圖騰網獲悉上海博禮智能科技有限公司申請的專利自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120472404B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510969127.2，技術領域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)是由李博;王瑞;方舒;李俊;黃宇暄設計研發(fā)完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及車輛目標跟蹤識別技術領域，公開了自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括多模態(tài)信息采集模塊、目標特征提取模塊、場景動態(tài)感知模塊、上下文關聯(lián)分析模塊和跟蹤策略生成模塊。多模態(tài)信息采集模塊進行多維度數(shù)據(jù)采集并觸發(fā)相關模塊；目標特征提取模塊提取車輛多種特征并評測可跟蹤性；場景動態(tài)感知模塊監(jiān)測系統(tǒng)參數(shù)并預測動態(tài)感知效能；上下文關聯(lián)分析模塊聯(lián)合分析評估值并生成調控信號；跟蹤策略生成模塊基于調控信號生成跟蹤維護和算力分配參數(shù)。該系統(tǒng)能適應復雜動態(tài)場景，提升車輛目標跟蹤識別的穩(wěn)定性和精準性。

本發(fā)明授權自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種自適應上下文感知的車輛目標跟蹤識別系統(tǒng)，其特征在于，包括： 多模態(tài)信息采集模塊，用于對車輛的視覺特征數(shù)據(jù)、運動參數(shù)數(shù)據(jù)及環(huán)境上下文信息進行多維度采集，得到場景多源數(shù)據(jù)集合，基于場景多源數(shù)據(jù)集合對異常跟蹤狀態(tài)進行量化識別，生成跟蹤預警信號，依據(jù)生成的跟蹤預警信號觸發(fā)場景動態(tài)感知模塊和上下文關聯(lián)分析模塊； 目標特征提取模塊，用于對車輛的輪廓特征參數(shù)、顏色分布特征及紋理細節(jié)特征進行特征提取，對目標的可跟蹤性進行動態(tài)評測，得到特征評估基準值； 場景動態(tài)感知模塊，用于對系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)流量、本地計算負荷及通信延遲參數(shù)進行監(jiān)測，對場景的動態(tài)感知效能進行預測分析，得到動態(tài)感知評估值； 上下文關聯(lián)分析模塊，用于接收特征評估基準值和動態(tài)感知評估值，對系統(tǒng)的上下文關聯(lián)效能進行聯(lián)合分析，生成邊緣調控信號和云端強化信號； 跟蹤策略生成模塊，用于接收邊緣調控信號和云端強化信號，進行多級優(yōu)化策略分析，生成車輛的跟蹤維護參數(shù)和算力分配參數(shù)； 所述基于場景多源數(shù)據(jù)集合對異常跟蹤狀態(tài)進行量化識別，包括： 通過對車輛的視覺特征數(shù)據(jù)中的目標模糊度、顏色偏移量及輪廓完整性進行提取，得到模糊度值、顏色偏移值及輪廓完整性值，提取三者的數(shù)值進行加權計算處理，得到跟蹤異常貢獻度； 通過對系統(tǒng)的傳感器通信狀態(tài)參數(shù)中的信號中斷頻次、參數(shù)匹配度及數(shù)據(jù)丟包率進行提取，得到通信中斷值、參數(shù)匹配值及數(shù)據(jù)丟包值，并將其標記為跟蹤穩(wěn)定性特征值，設置跟蹤穩(wěn)定性閾值，將特征值與閾值進行比較分析，當特征值小于閾值時，則將該傳感器標記為異常傳感器，統(tǒng)計當前系統(tǒng)中異常傳感器數(shù)量與總傳感器數(shù)量的占比，得到通信異常率；同時提取環(huán)境上下文信息中的光照強度變化、遮擋發(fā)生頻次，進行動態(tài)模擬計算，得到環(huán)境干擾評估值； 將跟蹤異常貢獻度、通信異常率及環(huán)境干擾評估值的數(shù)值分別乘以對應的權重系數(shù)并相加，得到異常狀態(tài)融合值，將其與預設的異常閾值進行比較，若融合值高于閾值，則生成跟蹤預警信號； 所述對目標的可跟蹤性進行動態(tài)評測，包括： 通過對車輛的輪廓特征參數(shù)進行空間分布解析，生成其對應的輪廓變化分布圖及遮擋風險評估圖； 從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取標準跟蹤的車輛輪廓參考分布圖，將目標車輛的輪廓變化分布圖與參考分布圖進行拓撲對比，計算兩者的輪廓匹配度，并進行歸一化處理，得到目標跟蹤潛力指數(shù)； 從車輛的遮擋風險評估圖中提取遮擋發(fā)生頻率及特征損失比例，分別標記為遮擋特征值； 從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取標準遮擋風險閾值，將遮擋特征值與閾值進行差值計算，得到可跟蹤性偏離度； 將目標跟蹤潛力指數(shù)和可跟蹤性偏離度的數(shù)值進行加權融合，得到特征評估基準值。

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