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龙图腾网获悉重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司;重庆大学申请的专利一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪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：CN120260017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510754074.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪方法及系统是由杨亚联;王首权;段伟;杨迎春;姚林虎;秦江;李宏亮;唐小丽;唐江;刘子汛设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪方法及系统，其包括：S1、获取车辆行驶过程中的当前点云信息和历史跟踪状态信息；S2、对当前点云信息进行处理，获得检测包围框以及其对应的置信度；S3、对历史跟踪状态信息进行处理，获得跟踪目标对应的预测包围框；统计检测包围框数量，基于检测包围框数量、检测包围框对应的置信度、存储的跟踪目标历史匹配情况，对检测包围框以及跟踪目标对应的预测包围框进行处理，获得并输出匹配对和或未匹配的跟踪索引以及未匹配的检测索引，同时更新历史跟踪状态信息。采用本发明能快速、可靠地跟踪周围多个目标，为自动驾驶下游算法的实施提供基础，提高自动驾驶系统的开发、测试和运行效率。

本发明授权一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于运动状态预测的3D多目标跟踪方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取车辆行驶过程中的当前点云信息和历史跟踪状态信息； S2、对当前点云信息进行处理，获得检测包围框以及其对应的置信度； S3、对历史跟踪状态信息进行处理，获得跟踪目标对应的预测包围框； S4、统计检测包围框数量，基于检测包围框数量、检测包围框对应的置信度、存储的跟踪目标历史匹配情况，对检测包围框以及跟踪目标对应的预测包围框进行处理，获得并输出匹配对和或未匹配的跟踪索引以及未匹配的检测索引，同时更新历史跟踪状态信息； 所述步骤S2具体包括： S21、从当前点云信息中提取点云特征信息； S22、对所述点云特征信息进行处理，获得初级包围框； S23、对初级包围框进行处理，得到点云注意力加权特征信息；具体方式包括：S231、将初级包围框映射为体素空间，将该体素空间划分为若干个体素网格，对每个体素网格的中心点进行定位，得到若干个体素网格中心点；S232、对距离每个体素网格中心点半径不同的多个空间内的所有特征点进行特征编码，并生成每个特征点的多尺度特征；S233、对所述多尺度特征进行点云密度自注意力计算，得到点云注意力加权特征信息； S24、对点云注意力加权特征信息进行解码，获得包围框修正量，将包围框修正量叠加在初级包围框上，获得所述检测包围框；将包围框修正量与点云注意力加权特征信息拼接后再进行解码，获得检测包围框对应的置信度； 所述步骤S3具体包括： S31、对历史跟踪状态信息进行基于transformer编码的空间长时序建模，得到跟踪目标对应的历史跟踪状态编码； S32、利用跟踪目标对应的历史跟踪状态编码和上一时刻跟踪目标对应的GRU模型的隐状态进行更新，获得当前时刻跟踪目标对应的GRU模型的隐状态；其中，初始时刻跟踪目标对应的GRU模型的隐状态为全零向量； S33、对当前时刻以及过去H个时间步跟踪目标对应的GRU模型的隐状态进行处理，获得跟踪目标对应的预测包围框；具体方式包括：S331、对当前时刻以及过去H个时间步跟踪目标对应的GRU模型的隐状态进行softmax分类，获得当前时刻以及过去H个时间步跟踪目标对应的时序空间权重；S332、利用所述时序空间权重对当前时刻以及过去H个时间步跟踪目标对应的GRU模型的隐状态进行加权和，再经过transformer编码获得跟踪目标对应的GRU模型输出；S333、将跟踪目标对应的GRU模型输出经三层MLP解码，获得跟踪目标对应的预测包围框的位姿信息，再结合储存的最近一次匹配成功的跟踪目标对应的包围框形状信息，获得跟踪目标对应的预测包围框。

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