(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210390851.6 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人 北京主线科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区经济技 术开发 区荣华中路19号院1号楼 A座6层656室 (72)发明人 冯思渊　王晓东　 (74)专利代理 机构 北京国科程知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11862 专利代理师 曹晓斐 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种目标跟踪方法、 系统、 介质及设备 (57)摘要 本申请公开了一种目标跟踪方法、 系统、 介 质及设备， 属于自动驾驶技术领域， 该方法包括： 获取车辆周围的原始点云数据， 并转换到同一坐 标系下， 得到预处理点云数据； 对预处理点云数 据进行目标检测， 确定候选目标的位置， 然后提 取目标点云数据； 并对目标点云数据进行多视角 深度图像投影， 得到深度伪图像； 对深度伪图像 进行分类， 得到对应的候选目标的目标类别、 置 信度以及特征向量； 对候选目标进行目标跟踪。 本申请通过对激光雷达获取的点云数据进行处 理， 提取目标区域的点云数据并进行投影， 得到 对应的深度伪图像， 通过检测器对深度伪图像进 行检测， 加快对点云数据的处理能力及处理效 率。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114882458 A 2022.08.09 CN 114882458 A 1.一种目标跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 获取车辆周围的原 始点云数据， 并转换到同一 坐标系下， 得到预处 理点云数据； 对所述预处 理点云数据进行目标检测， 确定所述预处 理点云数据中候选目标的位置； 根据所述候选目标的位置， 从所述预处理点云数据中， 提取所述候选目标对应的目标 点云数据； 对所述目标点云数据进行多视角深度图像投影， 得到深度伪图像； 对所述深度伪图像进行分类， 得到对应的所述候选目标的目标类别、 置信度以及特征 向量； 根据所述候选目标的目标类别、 置信度以及特征向量更新跟踪目标轨迹或新建跟踪轨 迹， 进行目标跟踪。 2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述获取车辆周围的原始点云数 据， 并转换到同一 坐标系下， 得到预处 理点云数据， 包括： 对获取的所述原始点云数据进行外参转换， 将 获取的所述原始点云数据转换到同一坐 标系下； 并对同一 坐标系中， 对原 始点云数据进行拼接， 得到所述预处 理点云数据。 3.根据权利要求1或2所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对所述预处理点云数据 进行目标检测， 确定所述预处 理点云数据中候选目标的位置， 包括： 对所述预处理点云数据按照点云与 所述车辆的距离进行分类， 得到近程点云数据和远 程点云数据； 对所述近程 点云数据进行目标检测， 得到第一 候选目标及其对应的位置； 对所述远程 点云数据进行目标聚类， 得到第二 候选目标及其对应的位置 。 4.根据权利要求3所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对所述预处理点云数据按照 点云与所述车辆的距离进行分类， 得到 近程点云数据和远程 点云数据， 包括： 将所述距离小于第一预设距离阈值的所述预处理点云数据， 确定为所述近程点云数 据； 将所述距离大于第二预设距离阈值的所述预处理点云数据， 确定为所述远程点云数 据， 其中所述第二预设距离阈值小于所述第一预设距离阈值。 5.根据权利要求3所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对所述近程点云数据进行目 标检测， 得到第一 候选目标及其对应的位置， 包括： 对所述近程 点云数据进行投影， 得到伪图像； 对所述伪图像进行检测， 得到所述第一 候选目标及其对应的位置 。 6.根据权利要求3所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对所述候选目标的目标类 别、 置信度以及特征向量更新跟踪目标轨迹或新建跟踪轨迹， 进 行目标跟踪之前， 所述方法 还包括： 对位置重叠部分的所述第一 候选目标和所述第二 候选目标进行融合， 得到融合目标； 对位置未重叠部分的所述第 一候选目标、 所述第 二候选目标以及所述融合目标进行更 新跟踪目标轨 迹或新建跟踪轨 迹， 进行目标跟踪。 7.根据权利要求6所述的目标跟踪方法， 其特征在于， 所述对位置重叠部分的所述第 一 候选目标和所述第二 候选目标进行融合， 得到融合目标， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882458 A 2计算位置重叠部分的所述第一候选目标和所述第二候选目标分别对应的所述深度伪 图像的交并比； 若所述交并比大于预设交并比阈值， 则以所述第 一候选目标和所述第 二候选中置信度 较高者为真实目标， 进行目标融合， 得到所述融合目标。 8.一种目标跟踪系统， 其特 征在于， 包括： 点云获取及预处理模块， 其获取车辆周围的原始点云数据， 并转换到同一坐标系下， 得 到预处理点云数据； 目标检测模块， 其对所述预处理点云数据进行目标检测， 确定所述预处理点云数据中 候选目标的位置， 并根据所述候选目标的位置， 从所述预 处理点云数据中， 提取所述候选目 标对应的目标点云数据； 图像投影模块， 其对所述目标点云数据进行多视角深度图像投影， 得到深度伪图像； 目标分类模块， 其对所述深度伪图像进行分类， 得到对应的所述候选目标的目标类别、 置信度以及特 征向量； 跟踪器， 其根据所述候选目标的目标类别、 置信度以及特征向量更新跟踪目标轨迹或 新建跟踪轨 迹， 进行目标跟踪。 9.一种计算机可读存储介质， 其存储有计算机指令， 其中计算机指令被操作以执行权 利要求1‑7中任一项所述的目标跟踪方法。 10.一种计算机设备， 其包括处理器和存储器， 存储器存储有计算机指令， 其中： 所述处 理器操作所述计算机指令以执 行权利要求1 ‑7中任一项所述的目标跟踪方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882458 A 3