买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种基于点云数据进行目标速度预测的处理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：CN114966736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210581422.7，技术领域涉及：G01S17/87；该发明授权一种基于点云数据进行目标速度预测的处理方法是由李经纬;赵政;柯岩;张雨设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云数据进行目标速度预测的处理方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于点云数据进行目标速度预测的处理方法，所述方法包括：获取相邻时刻的前后两帧激光雷达点云数据作为对应的前帧点云和后帧点云；基于点云目标检测模型分别对前帧、后帧点云进行点云目标检测处理得到多个第一目标检测框和多个第二目标检测框；对前、后帧点云的第一、第二目标检测框进行目标关联处理；根据每对关联的第一、第二目标检测框预测对应目标的速度。通过本发明，可以克服传统点云目标检测模型不能进行速度检测的缺陷。

本发明授权一种基于点云数据进行目标速度预测的处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云数据进行目标速度预测的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取相邻时刻的前后两帧激光雷达点云数据作为对应的前帧点云和后帧点云； 基于点云目标检测模型分别对所述前帧、后帧点云进行点云目标检测处理得到多个第一目标检测框和多个第二目标检测框；所述第一目标检测框对应所述前帧点云，所述第二目标检测框对应所述后帧点云； 对所述前、后帧点云的所述第一、第二目标检测框进行目标关联处理； 根据每对关联的所述第一、第二目标检测框预测对应目标的速度； 其中，各个所述第一目标检测框对应一组第一检测框参数；所述第一检测框参数包括第一目标框中心点坐标x1,y1,z1、第一目标框深度l1、第一目标框宽度w1、第一目标框高度h1和第一目标框朝向角yaw1； 各个所述第二目标检测框对应一组第二检测框参数；所述第二检测框参数包括第二目标框中心点坐标x2,y2,z2、第二目标框深度l2、第二目标框宽度w2、第二目标框高度h2和第二目标框朝向角yaw2； 所述对所述前、后帧点云的所述第一、第二目标检测框进行目标关联处理，具体包括： 统计所述第一检测框参数的数量记为第一数量m，并统计所述第二检测框参数的数量记为第二数量n； 基于目标框索引i对各个所述第一目标框中心点坐标进行顺序编码得到对应的第一目标框中心点坐标x1,i,y1,i,z1,i，1≤i≤m；基于目标框索引j对各个所述第二目标框中心点坐标进行顺序编码得到对应的第二目标框中心点坐标x2,j,y2,j,z2,j，1≤j≤n； 基于卡尔曼滤波器对各个所述第一目标框中心点坐标x1,i,y1,i,z1,i在下一时刻的位置进行预测得到对应的预测目标框中心点坐标 对各个所述预测目标框中心点坐标与各个所述第二目标框中心点坐标x2,j,y2,j,z2,j的距离进行计算得到m*n个中心点间距si,j， 由m*n个所述中心点间距si,j构建一个形状为m*n的矩阵向量记为第一矩阵向量；并将所述第一矩阵向量输入深度匈牙利网络DHN基于改进的匈牙利算法进行匹配度计算得到对应的形状为m*n的关联矩阵向量A；所述关联矩阵向量A包括m*n个匹配度ai,j，0ai,j≤1；每个所述匹配度ai,j基于所述目标框索引i和所述目标框索引j对应一对所述第一目标检测框和所述第二目标检测框； 将同一个所述目标框索引i对应的所述第二数量n的所述匹配度ai,j归入同一个匹配度集合Di；并提取各个所述匹配度集合Di中取值最大的所述匹配度ai,j作为对应的最大匹配度bi； 对各个所述最大匹配度bi进行判断；若当前最大匹配度bi小于预设的最小匹配度阈值amin，则确认所述当前最大匹配度bi对应的一对所述第一目标检测框和所述第二目标检测框之间没有关联关系；若所述当前最大匹配度bi大于或等于所述最小匹配度阈值amin，则在所述当前最大匹配度bi对应的一对所述第一目标检测框和所述第二目标检测框之间创建关联关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州轻棹科技有限公司，其通讯地址为：215100 江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路66号领寓商务广场1幢21层2101-2108室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。