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龙图腾网获悉上海机动车检测认证技术研究中心有限公司;上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司申请的专利一种车路协同多目标跟踪方法及系统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：CN115577315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211189349.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种车路协同多目标跟踪方法及系统是由冀建宇;苍学俊;何豆;江玥;许立宇;费音;高瑶;侯俊杰设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车路协同多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种车路协同多目标跟踪方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤S1、主车和路端分别获取自身位置数据，并通过传感器分别获取对周边目标车的感知数据；步骤S2、基于目标车的感知数据，采用自适应高斯混合概率密度假设算法分别求解主车和路端感知到的目标车在全局坐标系下的跟踪结果；步骤S3、基于位置信息和时间戳，对目标车的跟踪结果进行时间空间同步；步骤S4、采用数据关联算法对时间空间同步后的主车和路端感知到的目标车的跟踪结果进行数据关联，并采用多源融合算法融合，输出车路协同融合后的跟踪结果。与现有技术相比，本发明解决了实际交通场景车辆目标数量未知且随机出现的问题，具有计算量小、多目标跟踪精度高的优点。

本发明授权一种车路协同多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车路协同多目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、主车和路端分别获取自身位置数据，并通过传感器分别获取对周边的目标车的感知数据； 所述主车和路端通过传感器获得对周边的目标车的感知数据，具体为：主车和路端分别通过传感器获得对周边目标车的感知数据、，、分别为时刻主车和路端感知到的目标车数目，、分别表示时刻主车对第个目标车的感知数据、路端对第个目标车的感知数据；其中，对目标车的感知数据包括为主车和路端局部坐标系下的感知到的目标车位置数据； 步骤S2、基于对目标车的感知数据，采用自适应高斯混合概率密度假设算法分别求解主车和路端感知到的目标车在全局坐标系下的跟踪结果，包括以下子步骤： 步骤S21、定义杂波或虚假检测的数量服从泊松分布，采用泊松点过程模型实现目标的自适应出生，具体为： 目标在时刻的后验强度： 式中，表示时刻的高斯分量数目，表示时刻第个高斯分量对应的权重，、分别为时刻第个高斯分量的均值和协方差矩阵； 定义状态转移概率密度和观测似然函数服从高斯分布： 式中，为目标的状态，为目标的观测值；和分别是状态转移矩阵和观测矩阵，和分别为过程噪声和观测噪声的协方差矩阵； 步骤S22、采用概率密度假设算法，获得高斯混合概率密度假设的递归形式，分别求解主车和路端感知到的目标车在全局坐标系下的跟踪结果； 步骤S3、基于位置信息和时间戳，对目标车的跟踪结果进行时间空间同步； 步骤S4、采用数据关联算法对时间空间同步后的主车和路端感知到的目标车的跟踪结果进行数据关联，并采用多源融合算法融合，输出车路协同融合后的跟踪结果。

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