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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种车云协同的智能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：CN116259015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310077195.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种车云协同的智能3D多目标跟踪方法及系统是由谭晓军;安亚松;张晓飞;刘群铭;石艳丽设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车云协同的智能3D多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车云协同的智能3D多目标跟踪方法及系统，方法包括：对车辆目标进行检测，获取初始时刻场景下各个车辆的检测状态，建立初始轨迹信息；根据初始时刻场景下的跟踪结果的目标信息，通过卡尔曼滤波算法预测目标时刻的状态；对车辆对象进行检测，获取各个车辆的检测状态，进而计算目标时刻下所有检测对象的检测框信息与初始时刻下目标的预测状态之间的数据关联度；根据数据关联度，对所有检测对象和预测对象进行相似度匹配，得到匹配结果；对匹配结果进行目标状态管理，直至完成跟踪目标。本发明能够快速完成对多个目标车辆的跟踪确认，基于车云协同的车辆数据，提高了跟踪预测的准确性，可广泛应用于车云协同控制技术领域。

本发明授权一种车云协同的智能3D多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车云协同的智能3D多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 对车辆目标进行检测，获取初始时刻场景下各个车辆的检测状态，进而根据所述检测状态和车辆身份建立初始轨迹信息；其中，所述检测状态包括车辆检测框信息、检测置信度分数； 根据所述初始时刻场景下的跟踪结果的目标信息，通过卡尔曼滤波算法预测目标时刻的状态； 对车辆目标进行检测，获取目标时刻场景下各个车辆的检测状态，进而计算目标时刻下所有检测目标的检测框信息与初始时刻下目标的预测状态之间的数据关联度； 根据所述数据关联度，对所有检测目标和预测目标进行相似度匹配，得到匹配结果； 对所述匹配结果进行目标状态管理，直至完成跟踪目标； 其中，所述对车辆目标进行检测，获取目标时刻场景下各个车辆的检测状态，进而计算目标时刻下所有检测目标的检测框信息与初始时刻下目标的预测状态之间的数据关联度，包括： 根据车辆目标在前后时刻的检测状态，估计车辆目标的速度； 根据前后时刻的估计速度及检测角度信息，确定前后时刻运动差异的度量； 根据所述目标时刻场景下的检测信息和预测状态，结合complete-IoU，确定几何差异的度量； 根据所述运动差异的度量和所述几何差异的度量，确定前后时刻的目标的相似性度量； 其中，所述运动差异包括前后时刻之间速度的角度差异、前后时刻之间速度的数值差异、前后时刻之间车辆朝向的偏移； 其中，所述前后时刻运动差异的度量的表达式为： ； 其中，表示前后时刻运动差异的度量；表示车辆目标在时刻的预估速度；表示车辆目标在时刻的预估速度；表示车辆的朝向角度。

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