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龙图腾网获悉深圳市联合光学技术有限公司申请的专利一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施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：CN119887848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510363205.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施方法及系统是由张枫;孙欢;刘涛设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能的技术领域，涉及了一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施方法及系统，包括：获取目标物体的三维坐标、视觉图像序列、运动状态数据；构建神经网络动态权重模型，调整毫米波雷达、摄像头和惯性传感器的数据优先级；对校准后的三轴坐标执行加权计算，结合速度矢量生成连续跟踪路径；构建预测目标物体未来运动轨迹的运动模式预测模型；筛选有效的候选路径集合；输出预测路径的可信度评分；若可信度评分未达阈值，替换进行修正；选择偏差最小的有效预测路径作为主要方案，保留次优预测路径作备用方案。本发明解决了传统的方法在跟踪误差较大时，缺乏有效的修正流程策略。

本发明授权一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高精度移动物体跟踪AI摄像头的实施方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标物体的三维坐标、视觉图像序列、运动状态数据，进行跨模态时空对齐校准，消除传感器坐标系差异，传感器包括毫米波雷达、高速摄像头和防抖惯性传感器； S2、构建神经网络动态权重模型，实时调整毫米波雷达、高速摄像头和防抖惯性传感器的数据优先级； S3、对校准后的三轴坐标执行加权计算，结合速度矢量生成连续跟踪路径； S4、构建运动模式预测模型，得到预测目标物体未来运动轨迹的运动模式预测模型； S5、预判和生成三条候选路径，筛选有效的候选路径集合； 三条候选路径对应惯性延续预测、邻近特征匹配预测、场景地图预判预测的三种策略； 惯性延续预测，基于目标物体的过去3秒的运动惯性推算目标物体的未来运动轨迹，适用于无环境干扰场景； 邻近特征匹配预测，目标物体被部分遮挡或环境干扰时，搜索邻近区域具有相似特征的其他目标物体，选择匹配度最高的相似目标物体的运动轨迹作为候选预测路径，适用于目标遮挡或群体运动场景； 场景地图预判预测，结合高精度场景地图预测目标物体的合理路径，路径规划生成符合场景约束的候选路线，动态调整轨迹曲率，确保符合目标物体的最大转向角，适用于结构化道路或固定路线场景； 将获取毫米波雷达和高速摄像头的实际检测位置，将三条候选路径方案的预测坐标分别与实际检测坐标进行逐点比对； XY平面偏差以图像的像素为单位，计算候选路径与实际检测结果的XY平面总偏差，满足如下公式， 其中，表示候选路径与实际检测结果的XY平面总偏差，表示候选路径预测坐标与实际检测坐标在X轴方向的差值，表示候选路径预测坐标与实际检测坐标在Y轴方向的差值； XY平面偏差以图像的像素为单位，XY平面总偏差的最大允许偏差阈值为5像素；Z轴偏差以米为单位，Z轴偏差的最大允许偏差阈值为0.3米；判断候选路径是否符合阈值条件，标记未超出阈值条件的有效候选路径，构建有效的候选路径方案集合； S6、计算候选路径平均偏差系数，结合偏差阈值及有效路径比例，输出预测路径的可信度评分； S7、若可信度评分未达阈值，通过迭代模型训练、权重重分配或传感器替换进行修正； S8、选择三轴坐标偏差最小的有效预测路径作为主要方案，保留次优预测路径作备用方案。

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