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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利一种面向无人机视角的交通跟踪检测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：CN118918148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411411710.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统是由王泉;叶广飞;陈祺东;张永宏;李东明;娄琼丹;阚希;曹燚;吴昊;张帆设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统在说明书摘要公布了：一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统。属于目标跟踪技术领域，具体涉及面向智能交通和无人机视角下的轻量级目标检测和跟踪技术领域。系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；目标检测模块：对视频帧图片进行处理，得出跟踪目标对应的检测框和每个检测框对应的置信度得分；目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。其解决了以往无人机对于目标的追迹中由于存在小尺寸目标、复杂背景以及遮挡情况而导致的追踪精度低的问题。

本发明授权一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统，其特征在于，所述系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；所述目标检测模块：对视频帧图片进行处理，使用YOLO—LF模型从视频帧图片中得出检测框和检测框的置信度得分，然后过滤掉不符合要求的检测框；所述YOLO—LF模型是在YOLOv8s模型基础上进行改进后得到的，所述改进为：将YOLOv8s模型主干部分最后三层网络的通道数改为512；在YOLOv8s模型颈部部分增加上采样部分和下采样部分后，继续在YOLOv8s模型颈部部分增加LSKAttention模块和自主设计的快速多交叉结构FPW；YOLOv8s模型颈部部分增加上采样部分和下采样部分具体为：上采样部分增加在颈部部分自下向上路线的起始位置，下采样部分增加在颈部部分自上向下路线的结尾位置；所述上采样部分自下向上依次包括Upsample层和Concat层；所述下采样部分自上向下依次包括C2f层、Conv层和Concat层；YOLOv8s模型颈部部分增加LSKAttention模块和自主设计的快速多交叉结构FPW具体为：在颈部部分自上向下路线中的每一个C2f层后增加LSKAttention模块，在颈部部分自上向下路线中的最后一层Concat层后增加自主设计的快速多交叉结构FPW，在自主设计的快速多交叉结构FPW后再增加LSKAttention模块；所述自主设计的快速多交叉结构FPW包括3个分支，第一分支依次包括第一Conv层、PWConv层、第二Conv层和第三Conv层；第二分支将第一Conv层输出的结果与第一分支输出的结果进行加权融合后输入第三分支，第三分支对原始输入与第二分支的输入进行Concat操作后输出最终结果；在YOLOv8s模型头部部分将检测头数量由3个增加到4个，并在每一个检测头的初始输入部分增加自主设计的MODConv模块；所述自主设计的MODConv模块包括两个分支，第一个分支利用深度可分离卷积对输入特征图的每个通道进行处理，第二个分支使用残差连接维持特征图的原始信息，将第一个分支和第二个分支的输出叠加后，进行逐点卷积后输出；所述目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹匹配模块使用NByteTrack模型实现检测框的划分与匹配，所述NByteTrack模型是在ByteTrack模型基础上进行改进后得到的，所述改进为：将ByteTrack模型中使用的卡尔曼滤波改为自适应卡尔曼滤波；将ByteTrack模型中进行的IoU值计算改为GIoU值计算；将视频稳定技术引入ByteTrack模型中；所述目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。

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