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龙图腾网获悉上海云骥跃动智能科技发展有限公司申请的专利三维多目标跟踪方法、装置、设备、车辆及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：CN116612156B 。

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：202310694384.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权三维多目标跟踪方法、装置、设备、车辆及介质是由杜文涛;王庭琛设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维多目标跟踪方法、装置、设备、车辆及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种三维多目标跟踪方法、装置、设备、车辆及介质。在该方法中，通过对当前帧图像进行三维目标检测得到检测结果数据，对当前帧图像的前一帧图像中的航迹进行预测，得到预测数据。进而根据检测结果数据和预测数据，对实际航迹和高质量检测目标进行第一轮匹配，再对第一轮未匹配上的航迹和检测目标，以及预测航迹、低质量航迹进行第二轮匹配，最后根据第一轮和第二轮匹配上的航迹与检测目标，以及两轮均未匹配上的航迹与目标，确定出当前帧图像中的预测航迹与实际航迹，得到跟踪结果。本方案通过两轮匹配后，确定当前帧图像中的预测航迹与实际航迹，有效提高了使用普通相机拍摄的图像作为输入数据时的跟踪结果的准确性。

本发明授权三维多目标跟踪方法、装置、设备、车辆及介质在权利要求书中公布了：1.一种三维多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取当前帧图像和当前车辆位置； 根据所述当前车辆位置，对所述当前帧图像进行三维目标检测，得到检测结果数据，所述检测结果数据包括至少一个检测目标的置信度、每个检测目标的第二目标类型、每个检测目标在当前时刻位于世界坐标系下的第二位置数据； 对所述当前帧图像的前一帧图像对应的每个航迹进行卡尔曼预测，得到预测数据，所述航迹为预测航迹或实际航迹，所述预测数据包括在每个航迹在当前时刻位于世界坐标系下的第一位置数据； 根据所有实际航迹的第一位置数据、第一目标类型，以及所有高质量检测目标的第二位置数据、第二目标类型，确定出第一关联矩阵，所述第一关联矩阵中的每个元素值用于指示实际航迹与高质量检测目标的关联程度，所述高质量检测目标为置信度大于预设高质量置信度阈值的检测目标； 对于每个实际航迹和每个高质量检测目标，根据所述实际航迹的第一位置数据和所述高质量检测目标的第二位置数据，判断所述实际航迹在所述当前时刻的位置与所述高质量检测目标的距离是否大于预设距离阈值，若是，则将所述实际航迹与所述高质量检测目标在所述第一关联矩阵中对应的元素值确定为无穷大，若否，则判断所述实际航迹的第一目标类型与所述高质量检测目标的第二目标类型是否相同； 若所述实际航迹的第一目标类型与所述高质量检测目标的第二目标类型不相同，则将所述实际航迹与所述高质量检测目标在所述第一关联矩阵中对应的元素值确定为无穷大；反之，则判断所述高质量检测目标的第二目标类型是否为行人； 若所述高质量检测目标的第二目标类型为行人，则获取所述实际航迹的行人重识别ReID特征向量，以及从所述检测结果数据中获取所述高质量检测目标的ReID特征向量；根据所述实际航迹的ReID特征向量、第一位置数据，以及所述高质量检测目标的ReID特征向量、第二位置数据，计算所述实际航迹与所述高质量检测目标在所述第一关联矩阵中对应的元素值； 若所述高质量检测目标的第二目标类型不是行人，则根据所述实际航迹的第一位置数据、所述高质量检测目标的第二位置数据，计算交并比IoU距离，将所述IoU距离确定为所述实际航迹与所述高质量检测目标在所述第一关联矩阵中对应的元素值； 根据所述第一关联矩阵和匈牙利方法，对所有实际航迹和所有高质量检测目标进行匹配，得到匹配成功的第一航迹和第一检测目标，以及未匹配成功的第二航迹和第二检测目标； 根据所述当前车辆位置、每个航迹的第一目标类型、所述预测数据和所述检测结果数据，对所有第二航迹、所有预测航迹、所有第二检测目标、所有低质量检测目标进行匹配，得到匹配成功的第三航迹和第三检测目标，以及未匹配成功的第四航迹和第四检测目标，所述低质量检测目标为置信度小于或等于所述预设高质量置信度阈值的检测目标； 根据所有第一航迹、所有第一检测目标、所有第三航迹、所有第三检测目标、所有第四航迹、所有第四检测目标，确定出所述当前帧图像对应的预测航迹和实际航迹，得到所述当前帧图像对应的跟踪结果。

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