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龙图腾网获悉厦门金龙联合汽车工业有限公司申请的专利一种基于单目视觉的目标跟踪方法、终端设备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：CN114972427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210548990.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于单目视觉的目标跟踪方法、终端设备及存储介质是由陈祥勇;柯英杰;陈卫强;苏亮;刘强生;邹雪滢;陈燕丽;蔡奇晟设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目视觉的目标跟踪方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单目视觉的目标跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：实时接收安装于车辆上单目摄像头采集的车辆前方的视频帧图像；S2：对当前时刻接收到的视频帧图像进行目标检测，并获取检测到的目标的目标信息，目标信息包括目标的类型和目标边界框；S3：基于目标信息，针对不同类型的目标，采用不同的测距算法计算当前时刻目标与本车之间的距离；S4：基于当前时刻的目标信息与目标与本车之间的距离，采用卡尔曼滤波算法对目标进行实时跟踪，得到下一时刻的目标信息、目标与本车的距离和目标与本车的相对速度。本发明能够有效的提高单目视觉感知精度，更加适用于实际道路中园区无人驾驶的感知能力提升。

本发明授权一种基于单目视觉的目标跟踪方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于单目视觉的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时接收安装于车辆上单目摄像头采集的车辆前方的视频帧图像； S2：对当前时刻接收到的视频帧图像进行目标检测，并获取检测到的目标的目标信息，目标信息包括目标的类型和目标边界框； S3：基于目标信息，针对不同类型的目标，采用不同的测距算法计算当前时刻目标与本车之间的距离； S4：基于当前时刻的目标信息与目标与本车之间的距离，采用卡尔曼滤波算法对目标进行实时跟踪，得到下一时刻的目标信息、目标与本车的距离和目标与本车的相对速度； 其中，步骤S4中对目标的实时跟踪采用的具体步骤如下： S401：通过卡尔曼滤波算法对t-1时刻的目标信息和目标与本车的距离进行跟踪，预测t时刻的目标信息、目标与本车的距离和目标与本车的相对速度； S402：将对t时刻的视频帧图像进行目标检测得到的t时刻的目标边界框与通过步骤S401预测得到t时刻的目标边界框进行IOU匹配，当匹配度大于预设的匹配度阈值时，判定为匹配成功，否则，判定为匹配不成功；对于匹配成功的目标，用t时刻的检测结果更新t时刻的预测结果，得到目标最优估计值；对于匹配不成功的目标，重新分配卡尔曼滤波器进行跟踪；对于连续N次匹配不成功的跟踪目标，不再通过卡尔曼滤波算法进行目标跟踪； 卡尔曼滤波算法进行跟踪时的方程为： Xt=FXt-1+u 式中，Xt-1表示t-1时刻的状态向量，Xt-1=[x,y,s,x_,y_,r,x^,y^,s^,xv,yv]T，x表示目标边界框左上角横向坐标，y表示目标边界框左上角纵向坐标，s表示目标边界框面积，x_表示目标与本车的纵向距离，y_表示目标与本车的横向距离，r表示目标边界框的高宽比，x^表示x的变化量，y^表示y的变化量，s^表示s的变化量，xv表示目标与本车的纵向相对速度，yv表示目标与本车的横向相对速度；F为状态变化矩阵；u表示外部影响参数； 其中，目标类型包括车辆、行人和其他； 当目标类型为车辆时，其目标信息还包括车辆下半部分感兴趣区域的图像，用于计算目标与本车之间的距离的测距算法包括以下步骤： S101：将车辆下半部分感兴趣区域的图像转换为灰度图，并对灰度图进行边缘检测； S102：对边缘检测后的图像进行边膨胀处理，并查找边膨胀处理后的图像中的轮廓； S103：根据轮廓包含的轮廓点数量对查找到的所有轮廓进行第一次过滤，剔除其中轮廓点数量少于轮廓点数量阈值的轮廓； S104：根据轮廓的面积对第一次过滤后的轮廓进行第二次过滤，剔除其中轮廓面积小于轮廓面积阈值的轮廓； S105：对第二次过滤后的所有轮廓进行椭圆拟合； S106：根据拟合后的轮廓与车轮轮廓的匹配度对第二次过滤后的轮廓进行第三次过滤，剔除其中匹配度小于匹配度阈值的轮廓； S107：根据轮廓的长短轴比值对第三次过滤后的轮廓进行第四次过滤，剔除其中长短轴比值大于长短轴比值阈值的轮廓； S108：通过车辆姿态检测算法对第四次过滤后的轮廓进行检测，如果检测出车轮，则判定目标车辆横向行驶，否则，判定目标车辆纵向行驶； S109：当目标车辆为横向行驶时，采用基于高度或基于坐标系转换的测距算法计算目标车辆与本车之间的距离；当目标车辆为纵向行驶时，采用基于宽度的测距算法计算目标车辆与本车之间的距离； 当目标类型为行人时，用于计算目标与本车之间的距离的测距算法包括以下步骤： S201：计算目标边界框的高宽比，当高宽比大于高宽比阈值时，判定行人为侧面站立；当高宽比小于高宽比阈值时，判定行人为正面站立； S202：根据行人为正面站立还是侧面站立设置对应的宽度参数，采用基于宽度的测距算法计算行人与本车的距离； 当目标类型为其他时，采用基于高度或基于坐标系转换的测距算法计算目标与本车的距离。

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