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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪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：CN119941790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510001144.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪方法是由赵志诚;苏菲;宋阳;马泽良设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪方法。所述方法包括：使用虚幻引擎5构建虚拟仿真世界；构建行人和车辆虚拟多目标跟踪数据；构造文本‑轨迹匹配对生成多模态跟踪数据；构建逐层融合多模态语义特征的多目标跟踪模型；利用文本特征增强感知查询特征；将解码感知特征利用线性层映射到语义空间，并与编码的文本特征计算相似度；利用感知查询结果更新目标轨迹信息；本发明不仅解决了轨迹语义数据集缺失的问题，还通过逐层语义交互模块结合CLIP的跨模态对齐能力，显著提高了模型在复杂动态环境中的语义目标跟踪的准确性和召回率。

本发明授权一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚幻引擎的多层次语义交互式跨模态跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，通过虚幻引擎5搭建虚拟仿真世界，采集世界中的行人和车辆轨迹，生成多目标跟踪数据； 步骤2，对目标轨迹做清洗过滤、描述标记、质量评估处理，确保数据的准确性和可用性； 步骤3，借助大语言模型按照一定规则对标记的外观描述和运动描述进行组合，并与目标轨迹片段关联，最终得到高质量低成本的语义跟踪数据集； 步骤4，构建逐层融合多模态语义特征的多目标跟踪模型； 步骤5，视频切帧送入模型中，分别使用两个骨干网络提取图像与文本的特征，并运用扩模态编码器实现特征融合； 步骤6，先初始化一组检测查询，并与之前输出的跟踪查询合并为感知查询，再应用文本特征来指导感知查询，并将其与融合特征共同输入解码器以捕获视频中的语义目标； 步骤7，利用线性层把解码后的查询特征映射到语义空间，并将其与已编码的文本特征进行相似度比较，筛选出相似性较高的查询结果； 步骤8，使用多层感知机对筛选出的查询结果进行类别分类和坐标回归处理； 步骤9，更新轨迹跟踪结果，将感知查询保留至下一帧变为跟踪查询，重复步骤5至9，直到对视频所有图像序列跟踪完成。

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