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龍圖騰網恭喜西安古戈爾飛行科技有限責任公司申請的專利一種無人機載多目標探測跟蹤系統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：CN119359766B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411937227.9，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種無人機載多目標探測跟蹤系統是由顧元吉;辛昱辰;杜星宇;郭金偉;張萌杰;李夢騰設計研發完成，并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無人機載多目標探測跟蹤系統在說明書摘要公布了：本發明涉及目標檢測跟蹤技術領域，公開了一種無人機載多目標探測跟蹤系統，包括數據采集與預處理模塊、目標檢測模塊、運動軌跡動態建模模塊和目標分類模塊：數據采集與預處理模塊，用于采集目標的光學圖像數據、三維點云數據和運動數據，并進行預處理，分別得到第一特征數據、第二特征數據和第三特征數據；目標檢測模塊，用于提取圖像紋理特征、空間幾何特征，并進行融合匹配；運動軌跡動態建模模塊，用于根據第一特征數據生成運動矢量場，通過第三特征數據進行校正，并聚類分析，得到動態運動特征；目標分類模塊，用于將圖像紋理特征和動態運動特征進行聚合，進而生成目標分類結果。本發明能夠適應復雜動態場景和遮擋環境，具有廣泛的適用性。

本發明授權一種無人機載多目標探測跟蹤系統在權利要求書中公布了：1.一種無人機載多目標探測跟蹤系統，其特征在于，包括數據采集與預處理模塊、目標檢測模塊、運動軌跡動態建模模塊和目標分類模塊：數據采集與預處理模塊，用于采集目標的光學圖像數據、三維點云數據和運動數據，并對上述數據進行預處理，分別得到第一特征數據、第二特征數據和第三特征數據；其中，運動數據包括目標的位置、速度和方向；目標檢測模塊，用于根據第一特征數據提取圖像紋理特征并根據自注意力機制生成目標候選區域，根據第二特征數據提取目標候選區域中目標的空間幾何特征，將圖像紋理特征與空間幾何特征進行融合匹配，得到含有圖像紋理特征和空間幾何特征的目標區域；其中，根據改進的卷積神經網絡構建圖像特征提取模型，圖像特征提取模型用于提取第一特征數據的圖像紋理特征；圖像特征提取模型由輸入層、多尺度卷積層、通道注意力模塊、多尺度融合層和輸出層組成；輸入層用于接收第一特征數據；多尺度卷積層使用不同尺度的卷積核進行特征提取，具體地，在每個卷積層同時使用不同尺度的卷積核進行提取處理，得到特征圖，并將不同卷積核輸出的特征圖進行拼接得到多尺度特征圖；多尺度融合層用于將圖像特征提取模型中的前一半的卷積層提取的特征與后一半的卷積層提取的特征在通道維度進行拼接，得到融合后的多尺度特征；通道注意力模塊用于通過全局平均池化計算每個通道的權重，并對通道進行加權處理；輸出層用于通過全局平均池化將多尺度特征降維，輸出圖像紋理特征；根據第二特征數據提取目標候選區域中目標的空間幾何特征，具體步驟包括：步驟S301，將第二特征數據劃分為固定大小的體素網格；步驟S302，對于每個非空體素，將點集輸入到PointNet中，提取該體素的體素局部特征；具體地，使用多層感知機對體素內每個點進行特征映射，并將體素內所有點的特征通過最大池化操作聚合得到體素局部特征；步驟S303，對每個體素的體素局部特征進行三維卷積操作得到空間幾何特征；運動軌跡動態建模模塊，用于根據第一特征數據生成運動矢量場，通過第三特征數據對運動矢量場進行校正，將校正后的運動矢量場進行聚類分析，得到具有聚類分類結果的動態運動特征；其中，通過光學流算法計算第一特征數據中像素的運動矢量，生成初始的運動矢量場，并使用第三特征數據通過卡爾曼濾波算法對初始的運動矢量場進行軌跡校正，得到校正后的運動矢量場，對校正后的運動矢量場的每個運動矢量構造運動特征向量，運動特征向量包括像素坐標、像素運動方向和像素速度；對校正后的運動矢量場使用K-means聚類算法進行聚類，得到K個簇，每個簇表示一個運動模式區域，每個簇的中心點表示該簇的動態運動特征；目標分類模塊，用于將圖像紋理特征和動態運動特征進行聚合，進而生成目標分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安古戈爾飛行科技有限責任公司，其通訊地址為：710100 陜西省西安市國家民用航天產業基地東長安街航天城中心廣場3號樓6層604；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。