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龙图腾网获悉北京华航无线电测量研究所申请的专利一种适用于车载环境的目标跟踪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：CN114596333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202011396578.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种适用于车载环境的目标跟踪方法是由乐国庆;元润一;苏帅;刘振;杨超设计研发完成，并于2020-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于车载环境的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于车载环境的目标跟踪方法，使用目标检测算法获取前一帧与当前帧图像中的目标检测结果Pre_Detections、Cur_Detections，并提取外观特征向量；计算前后两帧图像对极几何模型的本质矩阵F；根据Pre_Detections，利用本质矩阵F预测其在当前帧图像中的位置G_Tracks；计算G_Tracks与Cur_Detections中所有目标对应的马氏距离关联度量矩阵，同时计算Pre_Features及Cur_Features所有目标对应的外观特征余弦距离关联度量矩阵，利用度量矩阵进行前后帧目标间的关联信息决策，从而实现多目标跟踪。本发明设计可以通过卷积神经网络提取目标的外观特征信息，同时计算目标在视频中的运动信息，结合两者实现视频中的帧间多目标关联，从而达到目标跟踪的效果。

本发明授权一种适用于车载环境的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于车载环境的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、使用目标检测算法获取前一帧图像中的目标检测结果Pre_Detections与当前帧图像中的目标检测结果Cur_Detections，并提取所述目标检测结果的外观特征向量Pre_Features、Cur_Features； 步骤S2、计算前后两帧图像对极几何模型的本质矩阵F，并初始化卡尔曼滤波器； 步骤S3、根据Pre_Detections，利用本质矩阵F预测其在当前帧图像中的位置G_Tracks； 步骤S4、计算G_Tracks与Cur_Detections中所有目标对应的马氏距离关联度量矩阵，同时计算Pre_Features及Cur_Features所有目标对应的外观特征余弦距离关联度量矩阵； 步骤S5、过滤掉马氏距离关联度量矩阵中的距离值过大的目标对，然后取剩下目标对中余弦距离最小的即为目标匹配对，从而实现多目标跟踪，所述步骤S3包括如下步骤： 步骤S301、利用步骤S1获得的Pre_Detections四角坐标作为输入，根据双目相机坐标系中对极几何的坐标转换关系：RTFL＝0，假设GL＝0，计算G＝RTF， 其中，x1,y1为Pre_Detections在图像中的左上角坐标；w,h为目标的宽、高；L为前一帧图像中的某点三维向量坐标；R为对应当前帧图中的某点三维向量坐标；F为两图间的本质矩阵；G为一个4x3的矩阵； 步骤S302、根据所述步骤S301计算的G矩阵，假设目标尺度不变，即宽高w,h不变，将GL＝0展开推导为： 其中x,y为预测结果G_Tracks在当前帧图像中的左上角坐标，由此计算出G_Tracks坐标。

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