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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法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：CN115393394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210980587.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法是由赵敏;孙棣华;李泓村;夏龙强设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法，包括改进联合检测跟踪模型CenterTrack的网络结构，添加Centerness分支；改进CenterTrack的网络结构，添加车辆重识别输出分支；设计级联的车辆目标匹配算法；通过数据集训练改进后的联合检测跟踪模型；使用训练模型对高速公路监控视频下的车辆目标进行检测与跟踪，从而提取车辆目标的行驶轨迹。本发明适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法检测准确、推理速度快，解决了现有的车辆行驶轨迹提取方法无法应用于实际的问题。

本发明授权适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法在权利要求书中公布了：1.一种适于高速公路监控视频下的车辆行驶轨迹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.改进联合检测跟踪模型CenterTrack的网络结构，给CenterTrack模型添加Centerness分支；S1.1将当前帧图像、前一帧图像以及前一帧图像的热图输入到车辆目标跟踪网络CenterTrack中，得到共享特征图；S1.2对步骤S1.1得到的共享特征图进行3×3卷积，然后进行批量归一化处理和ReLU激活，最终得到边界框预测分支输出的特征图和Centerness分支输出的特征图；S1.3将边界框预测分支输出的特征图和Centerness分支输出的特征图进行点乘，得到加权后的边界框预测特征图；S2.对步骤S1改进后的CenterTrack模型作进一步改进，给CenterTrack模型添加车辆重识别输出分支；S2.1取消CenterTrack联合检测跟踪框架原有的用于预测目标中心点偏移值的“Displacement”分支；S2.2设计重识别网络；S2.3将步骤S2.2设计好的重识别网络作为跟踪模型的一个输出分支，对跟踪模型进行检测分支与重识别分支的联合训练；S3.设计级联的车辆目标匹配算法；S4.从收集的数据集中选出训练集，对步骤S2改进后的联合检测跟踪模型进行训练；S5.使用训练模型对高速公路监控视频下的车辆目标进行检测与跟踪，从而提取车辆目标的行驶轨迹。

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