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龍圖騰網獲悉重慶賽力斯鳳凰智創科技有限公司;重慶大學申請的專利一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120260017B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510754074.2，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法及系統是由楊亞聯;王首權;段偉;楊迎春;姚林虎;秦江;李宏亮;唐小麗;唐江;劉子汛設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法及系統，其包括：S1、獲取車輛行駛過程中的當前點云信息和歷史跟蹤狀態信息；S2、對當前點云信息進行處理，獲得檢測包圍框以及其對應的置信度；S3、對歷史跟蹤狀態信息進行處理，獲得跟蹤目標對應的預測包圍框；統計檢測包圍框數量，基于檢測包圍框數量、檢測包圍框對應的置信度、存儲的跟蹤目標歷史匹配情況，對檢測包圍框以及跟蹤目標對應的預測包圍框進行處理，獲得并輸出匹配對和或未匹配的跟蹤索引以及未匹配的檢測索引，同時更新歷史跟蹤狀態信息。采用本發明能快速、可靠地跟蹤周圍多個目標，為自動駕駛下游算法的實施提供基礎，提高自動駕駛系統的開發、測試和運行效率。

本發明授權一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于運動狀態預測的3D多目標跟蹤方法，其特征在于，包括步驟： S1、獲取車輛行駛過程中的當前點云信息和歷史跟蹤狀態信息； S2、對當前點云信息進行處理，獲得檢測包圍框以及其對應的置信度； S3、對歷史跟蹤狀態信息進行處理，獲得跟蹤目標對應的預測包圍框； S4、統計檢測包圍框數量，基于檢測包圍框數量、檢測包圍框對應的置信度、存儲的跟蹤目標歷史匹配情況，對檢測包圍框以及跟蹤目標對應的預測包圍框進行處理，獲得并輸出匹配對和或未匹配的跟蹤索引以及未匹配的檢測索引，同時更新歷史跟蹤狀態信息； 所述步驟S2具體包括： S21、從當前點云信息中提取點云特征信息； S22、對所述點云特征信息進行處理，獲得初級包圍框； S23、對初級包圍框進行處理，得到點云注意力加權特征信息；具體方式包括：S231、將初級包圍框映射為體素空間，將該體素空間劃分為若干個體素網格，對每個體素網格的中心點進行定位，得到若干個體素網格中心點；S232、對距離每個體素網格中心點半徑不同的多個空間內的所有特征點進行特征編碼，并生成每個特征點的多尺度特征；S233、對所述多尺度特征進行點云密度自注意力計算，得到點云注意力加權特征信息； S24、對點云注意力加權特征信息進行解碼，獲得包圍框修正量，將包圍框修正量疊加在初級包圍框上，獲得所述檢測包圍框；將包圍框修正量與點云注意力加權特征信息拼接后再進行解碼，獲得檢測包圍框對應的置信度； 所述步驟S3具體包括： S31、對歷史跟蹤狀態信息進行基于transformer編碼的空間長時序建模，得到跟蹤目標對應的歷史跟蹤狀態編碼； S32、利用跟蹤目標對應的歷史跟蹤狀態編碼和上一時刻跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態進行更新，獲得當前時刻跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態；其中，初始時刻跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態為全零向量； S33、對當前時刻以及過去H個時間步跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態進行處理，獲得跟蹤目標對應的預測包圍框；具體方式包括：S331、對當前時刻以及過去H個時間步跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態進行softmax分類，獲得當前時刻以及過去H個時間步跟蹤目標對應的時序空間權重；S332、利用所述時序空間權重對當前時刻以及過去H個時間步跟蹤目標對應的GRU模型的隱狀態進行加權和，再經過transformer編碼獲得跟蹤目標對應的GRU模型輸出；S333、將跟蹤目標對應的GRU模型輸出經三層MLP解碼，獲得跟蹤目標對應的預測包圍框的位姿信息，再結合儲存的最近一次匹配成功的跟蹤目標對應的包圍框形狀信息，獲得跟蹤目標對應的預測包圍框。

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