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龙图腾网获悉广州新华学院申请的专利一种结合多通道融合的目标跟踪方法及系统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：CN120894395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511019476.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种结合多通道融合的目标跟踪方法及系统是由曾青青;衣杨;张俊设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合多通道融合的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合多通道融合的目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪领域，获得跟踪目标的运动画像，包括场景类型和目标类型，执行关联性分析获得运动敏感要素集；获得运动敏感要素集的敏感要素时序矩阵；通过置信约束区域配置通道，检索满足运动画像和敏感要素时序矩阵的历史样本群的集中运动预测轨迹，统计置信约束区域时序信息；通过与运动画像绑定的运动轨迹预测通道处理目标运动轨迹监测时序信息与预设要素特征值矩阵，生成运动预测轨迹；当运动预测轨迹满足置信约束区域时序信息，将运动预测轨迹输出，执行目标跟踪预配置，解决了目标跟踪未能有效考虑关键控制参数的实时波动，导致运动轨迹偏差和跟踪精度较差的技术问题。

本发明授权一种结合多通道融合的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合多通道融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获得跟踪目标的运动画像，其中，所述运动画像包括场景类型和目标类型； 根据所述场景类型和所述目标类型执行关联性分析，获得运动敏感要素集； 获得所述运动敏感要素集的敏感要素时序矩阵； 通过置信约束区域配置通道，检索满足所述运动画像和所述敏感要素时序矩阵的历史样本群的集中运动预测轨迹，统计置信约束区域时序信息； 通过与所述运动画像绑定的运动轨迹预测通道，处理目标运动轨迹监测时序信息与预设要素特征值矩阵，生成运动预测轨迹； 当所述运动预测轨迹满足所述置信约束区域时序信息，将所述运动预测轨迹输出，执行目标跟踪预配置； 其中，根据所述场景类型和所述目标类型执行关联性分析，获得运动敏感要素集，包括： 通过用户端，配置所述场景类型和所述目标类型的预设要素集，其中，所述预设要素集与预设要素特征值一一对应； 检索所述预设要素集的若干预设要素特征值集合与若干目标运动监测轨迹； 基于所述若干目标运动监测轨迹，结合所述若干预设要素特征值集合，对所述预设要素集进行关联度分析，获得预设要素关联度集合； 基于所述预设要素关联度集合，从所述预设要素集，提取预设要素关联度大于或等于关联度阈值的所述运动敏感要素集； 其中，通过置信约束区域配置通道，检索满足所述运动画像和所述敏感要素时序矩阵的历史样本群的集中运动预测轨迹，统计置信约束区域时序信息，包括： 检索满足所述运动画像的历史样本群； 提取所述历史样本群的样本敏感要素时序记录矩阵集合与运动记录轨迹集合； 遍历所述样本敏感要素时序记录矩阵集合，与所述敏感要素时序矩阵进行比对，获得样本一致性时区集合； 遍历所述样本一致性时区集合，向后推进预设时间步长，获得样本预测时区集合； 根据所述样本预测时区集合从所述运动记录轨迹集合，截取运动预测轨迹集合； 提取所述运动预测轨迹集合的所述集中运动预测轨迹，统计置信约束区域时序信息。

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