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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多源数据融合的3D目标追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：CN116452637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310454353.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于多源数据融合的3D目标追踪方法是由闫琛皓;石磊;邵晋梁;麻壮壮;程玉华设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的3D目标追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的3D目标追踪方法，先通过激光雷达和相机获得目标的点云信息和图像信息，接着将2D图像信息输入到2D检测网络，检测网络输出目标在2D图像中的像素框位置和类别向量；再利用像素框边界条件和相机的投影矩阵对3D点云数据进行筛选，选择投影后在像素框内的点云作为兴趣点云，将兴趣点云和类别向量输入到点云分割网络，获得目标点云，接着将目标点云输入到T‑Net旋转网络，将目标点云转移到新坐标系下；然后将新坐标系下的目标点云输入到目标框回归网络，得到目标的3D框参数；最后对目标的运动状态进行建模，构建目标运动矩阵和观测矩阵，将网络的输出3D框参数作为观测变量，利用渐消因子卡尔曼滤波对目标进行追踪。

本发明授权一种基于多源数据融合的3D目标追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的3D目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、在t时刻通过激光雷达采集追踪目标的3D点云数据通过单目相机拍摄追踪目标的2D图像2、将t时刻的2D图像输入至2D目标检测网络，输出2D目标检测框Rt和目标类型向量It； 3、根据单目相机的出厂参数构建投影矩阵K； 4、利用投影矩阵K将3D点云数据投影到2D图像上，若投影后的3D点云坐标位于2D目标检测框Rt内，则认为是兴趣点云，记为P1t；否则认为不是兴趣点云； 5、将兴趣点云P1t和目标类型向量It输入至点云分割网络，从而输出概率值PI；根据概率值PI判断兴趣点云是否为目标点云，若PI＞0.5，则判断兴趣点云是目标点云，记为否则，判断为背景点云； 6、将目标点云输入到坐标旋转网络T‑Net，通过T‑Net计算出目标点云的最佳坐标朝向对应的旋转矩阵K'； 7、将目标点云进行坐标变换，得到新坐标系下的点云数据8、将坐标变换后的点云数据输入到目标框回归网络，得到追踪目标在t时刻的观测3D框其中，表示观测3D框距离激光雷达的位置坐标，表示追踪目标的宽长高，表示追踪目标的偏航角； 9、根据追踪目标在的运动状态，构建运动模型矩阵M、观测模型矩阵H； 10、设追踪目标在初始时刻t＝0时的目标状态Q0，计算追踪目标在t时刻的预测目标状态其中，Qt‑1表示追踪目标在t‑1时刻的最终目标状态； 11、将观测3D目标框和预测目标状态输入至渐消因子卡尔曼滤波器中，获得追踪目标在t时刻的最终目标状态Qt； 其中，Ft为t时刻的卡尔曼增益矩阵，H为观测模型矩阵； 12、判断时刻t是否为追踪目标的最终时刻，如果是，则结束追踪；否则跳转到1。

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