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龙图腾网获悉广汽乘用车有限公司申请的专利一种基于全景图像下车位标志点检测与车辆跟踪定位方法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：CN115761693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211356444.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于全景图像下车位标志点检测与车辆跟踪定位方法是由张卫国;陈丽;黄梅珊;欧阳良辉设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全景图像下车位标志点检测与车辆跟踪定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种在全景图像下车位标志点检测与跟踪的车辆定位方法，同时考虑了运动信息和外观信息，并对其相关联。通过使用卷积神经网络对图像每一帧的停车位标志点进行特征重识别，获取特征向量，作为跟踪的输入，通过当前帧每个检测结果的特征向量与每个预测跟踪目标已保存的特征向量进行级联匹配和IOU匹配，增大特征向量匹配成功的概率，可以改善有遮挡情况下的目标跟踪ID跳变的问题，提高车辆实时定位的精度且全景图像的定位方法成本更低。

本发明授权一种基于全景图像下车位标志点检测与车辆跟踪定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全景图像下车位标志点检测与车辆跟踪定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：在汽车进行自动泊车前，获取全景环视图像上像素坐标系中像素坐标距离和世界坐标系中实际坐标距离之间的映射关系； 步骤2：在汽车进行自动泊车时，根据采样时间间隔，使用基于卷积神经网络的多目标检测器检测当前帧的停车位标志点的位置信息和特征向量； 步骤3：初始化检测器，对第一检测目标进行筛选，特征重识别并输出符合预设指标的第二检测目标；其中第一检测目标包括步骤2中停车位标志点的特征向量； 步骤4：初试化跟踪器，对第一跟踪目标进行跟踪并确定其跟踪状态；其中第一跟踪目标包括步骤3中的第二检测目标；初始化跟踪器时自动生成第一跟踪目标的跟踪ID；第一跟踪目标的跟踪状态包括确定跟踪状态和不确定跟踪状态； 步骤5：使用卡尔曼滤波算法对跟踪目标进行预测，获取下一帧中的预测跟踪目标；其中确定跟踪状态的第一跟踪目标对应下一帧中的第一确定预测跟踪目标，不确定跟踪状态的第一跟踪目标对应下一帧中的第一不确定预测跟踪目标； 步骤6：采用级联匹配和匈牙利算法对第二检测目标和第一确定预测跟踪目标进行匹配并输出匹配后生成的第一目标集；其中步骤3中的初始帧检测结果不参与匹配，从第二帧的检测结果开始匹配；第一目标集包括第二检测目标与第一预测跟踪目标成功匹配形成的第一成功匹配目标、第二检测目标中未成功进行匹配的第三检测目标和第一确定预测跟踪目标中未成功进行匹配的第二确定预测跟踪目标； 步骤7：将IOU候选预测跟踪目标与第三检测目标进行IOU匹配，并输出IOU匹配后生成的第二目标集；其中IOU候选预测跟踪目标包括第一不确定预测跟踪目标和第二确定预测跟踪目标；第二目标集包括IOU候选预测跟踪目标与第三检测目标成功进行IOU匹配形成的第二成功匹配目标、IOU候选预测跟踪目标中未成功进行IOU匹配的第二IOU候选预测跟踪目标和第三检测目标未成功进行IOU匹配的第四检测目标； 步骤8：根据第一成功匹配目标和第二成功匹配目标计算像素坐标系下同一跟踪ID连续两帧的坐标变化的平均值，并根据步骤1中得到的像素坐标距离和实际坐标距离之间的映射关系计算世界坐标系下车辆的位置变化。

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