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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质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：CN116152762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310002830.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质是由万满;陈剑斌;邓皓匀;任凡设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质，包括：将聚类输出的检测目标和深度学习输出的检测目标分别缓存至第一检测目标缓存队列和第二检测目标缓存队列；获取时间戳匹配的聚类检测目标和深度学习检测目标，放入到预设的向量容器；若预设的向量容器为第一预设值，将深度学习检测目标或聚类检测目标作为关联融合后的目标；若预设的向量容器为第二预设值，计算匹配矩阵，匹配矩阵为空时，将深度学习检测目标作为关联融合后的目标，匹配矩阵不为空时，遍历匹配矩阵，将深度学习检测目标和满足预设筛选条件的聚类检测目标作为关联融合后的目标，从而输出稳定准确性更高的检测目标，以便进行统一的跟踪处理。

本发明授权目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标关联融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取聚类输出的检测目标和深度学习输出的检测目标，并将所述聚类输出的检测目标缓存至第一检测目标缓存队列，将所述深度学习输出的检测目标缓存至第二检测目标缓存队列； 从所述第一检测目标缓存队列和所述第二检测目标缓存队列中获取时间戳匹配的聚类检测目标和深度学习检测目标，并将所述时间戳匹配的聚类检测目标和深度学习检测目标放入到预设的向量容器；以及 若所述预设的向量容器为第一预设值，则将所述深度学习检测目标或所述聚类检测目标作为关联融合后的目标；若所述预设的向量容器为第二预设值，则根据所述预设的向量容器中所有聚类检测目标与所有深度学习检测目标间的距离计算匹配矩阵，并在所述匹配矩阵为空时，将所述深度学习检测目标作为所述关联融合后的目标，在所述匹配矩阵不为空时，遍历所述匹配矩阵，将所述深度学习检测目标和满足预设筛选条件的所述聚类检测目标作为所述关联融合后的目标； 所述根据所述预设的向量容器中所有聚类检测目标与所有深度学习检测目标间的距离计算匹配矩阵，包括： 计算所述预设的向量容器中所有聚类检测目标与所有深度学习检测目标间的距离，得到欧式距离矩阵和iou距离矩阵； 根据所述欧式距离矩阵和所述iou距离矩阵计算加权距离矩阵，并利用预设的匈牙利算法计算所述加权距离矩阵得到所述匹配矩阵。

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重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400020 重庆市江北区鱼嘴镇长安汽车全球研发中心；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”。

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