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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州云從人工智能技術(shù)有限公司申請的專利目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115171058B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210834128.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由李亞東;吳學(xué)純設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有的車輛軌跡追蹤方法精度較低且誤差較大的技術(shù)問題。為此目的，本發(fā)明的目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法包括：獲取包含目標(biāo)車輛的待識別圖像；對待識別圖像進(jìn)行檢測，得到目標(biāo)車輛的屬性信息，以及對待識別圖像進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)車輛的特征向量；獲取與屬性信息和特征向量匹配的至少一張匹配圖像；基于待識別圖像和至少一張匹配圖像進(jìn)行聚類，得到目標(biāo)車輛的車輛軌跡。如此，提高了車輛軌跡的精度。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標(biāo)車輛的軌跡追蹤方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取包含所述目標(biāo)車輛的待識別圖像； 對所述待識別圖像進(jìn)行檢測，得到所述目標(biāo)車輛的屬性信息，以及對所述待識別圖像進(jìn)行特征提取，得到所述目標(biāo)車輛的特征向量，所述屬性信息包括所述待識別圖像對應(yīng)的時(shí)間信息和位置信息； 獲取與所述屬性信息和特征向量匹配的至少一張匹配圖像，包括： 利用所述時(shí)間信息、位置信息和屬性信息中的至少一種在數(shù)據(jù)庫中查詢，獲得查詢圖像； 利用所述目標(biāo)車輛的特征向量與所述查詢圖像進(jìn)行匹配，得到所述至少一張匹配圖像； 基于所述待識別圖像和所述至少一張匹配圖像進(jìn)行聚類，得到所述目標(biāo)車輛的車輛軌跡，包括： 確定所述待識別圖像和所述至少一張匹配圖像之間的特征距離； 判斷所述特征距離是否滿足距離閾值； 在所述特征距離滿足距離閾值的情況下，基于所述待識別圖像和所述至少一張匹配圖像確定所述目標(biāo)車輛的速度，包括：獲取待識別圖像的具體拍攝位置和具體拍攝時(shí)間，以及獲取至少一張匹配圖像的具體拍攝位置和具體拍攝時(shí)間，確定兩者之間的拍攝距離和拍攝時(shí)間差，根據(jù)拍攝距離和拍攝時(shí)間差得到目標(biāo)車輛的速度； 判斷所述目標(biāo)車輛的速度是否滿足速度閾值； 在所述目標(biāo)車輛的速度滿足速度閾值的情況下，基于所述待識別圖像和所述至少一張匹配圖像生成所述目標(biāo)車輛的車輛軌跡，包括：將滿足條件的匹配圖像按照時(shí)間序列排列，得到目標(biāo)車輛的軌跡。

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