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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于C-V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统与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：CN118967748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411038914.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于C-V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统与方法是由蒋建春;苏云龙;曾素华;林峰;黄鑫元;杨永超设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于C-V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于C‑V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统与方法，属于车路协同与智慧交通领域。该系统包括目标检测模块、C‑V2X感知补偿模块、目标外观特征重识别模块、非感知区域轨迹估计模块、跨域多目标跟踪模块，利用路侧相机和雷达对车辆进行融合感知，提出一种目标外观特征重识别模型和多源信息融合的级联匹配策略，提高目标跨域匹配和跟踪的准确率，针对视野盲区内无法提取车辆的视觉信息导致车辆轨迹中断的问题，提出一种基于多模型扩展卡尔曼滤波的自适应车辆轨迹预测方法，对盲区内车辆的姿态进行估计。本发明提高了智能交通系统的环境感知能力和跨域多目标跟踪的可靠性，为更安全高效的智慧交通提供了技术保障。

本发明授权一种基于C-V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于C-V2X和雷视融合的交叉路口跨域多目标跟踪系统，其特征在于：该系统包括目标检测模块、C-V2X感知补偿模块、目标外观特征重识别模块、轨迹估计模块和跨域多目标跟踪模块； 所述目标检测模块基于相机与雷达获取道路上车辆的外观信息、运动信息和空间信息，并进行世界坐标、相机坐标、图像坐标和像素坐标之间的坐标转换，以实现雷达目标和视觉目标的融合； 所述C-V2X感知补偿模块用于对所述目标检测模块进行感知补偿，增加融合目标检测的准确率； 所述目标外观特征重识别模块用于从所述目标检测模块获取到的外观信息中提取外观特征，并在多个非重叠视域相机的视频序列中识别出目标车辆； 所述轨迹估计模块用于在相机视野盲区内对车辆的轨迹和姿态进行估计，确保被跟踪目标全局Id的一致性； 所述跨域多目标跟踪模块根据所述目标检测模块和C-V2X感知补偿模块的输出完成单相机视域下的多目标跟踪任务，再结合所述目标外观特征重识别模块和轨迹估计模块完成不同视域下目标轨迹的数据关联以及身份匹配，实现跨域多目标跟踪；所述跨域多目标跟踪模块基于多源信息融合的级联匹配策略进行多目标跟踪，所述级联匹配策略包括： 1使用目标的外观特征距离构建代价矩阵进行一级匹配，外观特征距离小于阈值的判定为不同目标，并使用椭圆形自适应关联门进一步筛选能够匹配成功的目标； 2将关联门定义为： 式中，表示椭圆中心，即目标的像素坐标，和分别表示长轴和短轴的半径；关联门的动态调整策略为： 目标的速度为，将其拆分为和，目标速度越大，关联门的长轴越长，以适应目标潜在的更大移动范围，的调整与速度的关系为： 式中，表示基础长轴半径，表示调整因子； 使用协方差矩阵作为不确定性矩阵，目标的不确定性越大，关联门的短轴越宽，以涵盖更多潜在位置，的调整与不确定性的关系为： 式中，表示基础短轴半径，表示调整因子，表示协方差矩阵的最大特征值，表示最大的不确定性方向； 3以所有检测为中心，构建椭圆形自适应关联门； 4目标从相机视野经盲区运动到相机视野，将盲区中所有预测轨迹投影至，对于落在关联门内的轨迹进行二级匹配； 5使用目标的空间特征和运动特征进行二级匹配，并进行线性加权： 使用第个检测和第个轨迹的空间位置距离作为空间特征相似度，使用检测和轨迹的速度差作为运动特征相似度，对空间特征相似度和运动特征相似度进行线性加权构建代价矩阵，以进行二级匹配。

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