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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法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：CN118447051B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410583141.4，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法是由徐曉蘇;蔡葉峰設計研發完成，并于2024-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法,首先依靠激光雷達點云信息和相機圖像信息進行多目標識別，其次基于目標勻速運動模型假設根據激光雷達多目標識別頻率、相機多目標識別頻率獲取多個目標在不同時刻下的先驗位置和當前識別位置計算IOU并以此構成匹配代價矩陣，然后利用匈牙利算法將多個檢測目標和運動軌跡進行關聯分配，同時利用相機的內參值和激光雷達、相機和世界坐標系之間的外參值將檢測到的目標統一轉換到世界坐標系下，最后利用高斯插值綜合相機、激光雷達的目標檢測結果和目標先驗位置構建殘差完成對世界坐標系下每一個目標位置序列的批量優化，從而實現對于多個目標的跟蹤。該方案可提高多目標跟蹤的精度和魯棒性。

本發明授權一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于高斯過程的改進多目標跟蹤方法,其特征在于，包括以下步驟: S1:運行YOLOv5和PointRCNN目標檢測器對每一幀相機圖像和激光雷達點云中的動態物體進行檢測識別，獲取動態物體的目標檢測框和目標檢測框中心位置； S2:根據激光雷達多目標識別頻率、相機多目標識別頻率和目標勻速運動模型預測獲取軌跡管理器中每一個目標在世界坐標系下的先驗位置并分別進行坐標轉換至相機坐標系和激光雷達坐標系下，結合S1中獲取的當前目標檢測框中心位置進行IOU匹配，生成相似度矩陣并利用匈牙利算法對于檢測到的多個目標和現有的軌跡進行數據關聯， S3:對于S2中關聯上的目標首先利用傳感器坐標系和世界坐標系之間的外參值將目標位置從傳感器坐標系下轉換到統一的世界坐標系下，其次綜合S2中推算出的目標先驗位置和當前目標觀測位置構建殘差從而進行位置優化并生成軌跡；對于S2中新檢測到的目標分配新的ID值，利用傳感器坐標系和世界坐標系之間的外參值將目標位置從傳感器坐標系下轉換到統一的世界坐標系下，再利用高斯過程對其軌跡進行狀態建模，對于S2中無法關聯上的目標，若其無法關聯的次數大于失配閾值，則刪除其軌跡，若小于失配閾值，則保留其軌跡； 所述步驟S3中高斯過程建模和軌跡優化方法如下： S3.1針對S2中關聯上的目標，首先利用傳感器坐標系和世界坐標系之間的外參值將目標的位置從傳感器坐標系下轉換到統一的世界坐標系下： 針對圖像坐標系下的目標，通過相機內參值將目標位置由圖像坐標系轉換到相機坐標系下： 其中[u,v]為圖像坐標系下目標檢測框中心的二維坐標，λ為動態目標檢測框中心的深度信息，fx,fy,cx,cy均為相機的內參，[X,Y,Z]為在相機坐標系下目標檢測框中心坐標， 根據相機坐標系和世界坐標系之間的外參值，將檢測到的目標位置由相機坐標系轉換到世界坐標系下； 針對激光雷達點云坐標系下的目標，利用激光雷達坐標系和世界坐標系之間的外參值，將檢測目標位置由激光雷達坐標系轉換到世界坐標系下； S3.2針對激光雷達和相機新識別到的目標，綜合兩者的目標檢測結果，構成當前系統前端傳感器的觀測量Mt＝[X,Y,Z]T: 其中[Xc,Yc,Zc]T為相機的測量結果，[Xl,Yl,Zl]T為激光雷達的測量結果，β為信賴度,β＝0.3， 利用基于線性時變隨機差分方程LTV_SDE的高斯過程描述目標勻速運動狀態： 其中At為狀態轉移矩陣,Ft為噪聲控制矩陣，wt為運動噪聲矩陣: wt～GP0,Qcδt-t′ 其中pt＝[X,Y,Z]T,Qc為功率譜密度矩陣,δt-t′為狄克拉函數， S3.3針對無法關聯上的目標的情況，若其無法關聯的次數大于失配閾值，則刪除其軌跡，若小于失配閾值，則保留其軌跡， S3.4針對識別目標和軌跡相匹配的情況，考慮到激光雷達和相機目標檢測頻率的不同，首先選取激光雷達目標檢測頻率作為后端狀態融合的基準頻率： 針對來自于激光雷達的目標檢測結果構建殘差為： 其中為為激光雷達目標檢測噪聲協方差矩陣， 針對來自于相機的目標檢測位置zτ，利用高斯插值構建t0和ti時刻下激光雷達目標檢測位置之間的殘差為: 其中，和分別為t0和ti時刻激光雷達目標檢測位置，zτ為當前相機目標檢測位置，xτ為相機目標位置，Στ為相機檢測噪聲協方差矩陣， S3.5綜合S3.4中的殘差，對于每一個目標的位置求取最小二乘解： 并使用高斯－牛頓法進行求解，從而得到目標精確的位置并生成軌跡。

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