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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及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：CN116309702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310128124.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法是由岑明;文恒聪;张靖;曾素华设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法。该系统包括传感器组及目标跟踪器。传感器组包括单目视觉、GNSS和INS传感器。目标跟踪器包括单目视觉目标检测、通信、车辆位姿检测和目标跟踪模块。单目视觉目标检测模块从单目视觉传感器获取目标方位信息；通信模块从定位基站获取GNSS差分信息；车辆位姿检测模块读取GNSS、INS传感器的测量数据和GNSS差分信息解算车辆位姿信息；目标跟踪模块利用车辆位姿信息计算出的车辆机动信息及目标方位信息进行目标跟踪，得到目标的方位、距离、速度等运动状态信息。本发明提高了智能车辆单目相机目标跟踪精度，特别是在坡道场景下的目标跟踪精度，可以有效提高辅助驾驶及自动驾驶系统的可靠性和安全性。

本发明授权一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统，其特征在于，包括传感器组及目标跟踪器，其中： 所述传感器组包括单目视觉传感器、全球导航卫星系统GNSS传感器和惯性导航系统INS传感器，单目视觉传感器用于获取并输出外部环境图像数据，GNSS传感器用于获取并输出智能车辆自身经纬度、航向角信息，INS传感器用于获取并输出智能车辆自身加速度和航向角的角速度信息； 所述目标跟踪器包括单目视觉目标检测模块、通信模块、车辆位姿检测模块和目标跟踪模块；单目视觉目标检测模块从图像中获取目标方位信息；通信模块获取GNSS差分信息并发送给车辆位姿检测模块；车辆位姿检测模块读取GNSS传感器获取的智能车辆自身经纬度及航向角信息、INS传感器获取的智能车辆自身加速度及航向角的角速度信息和GNSS差分信息来解算车辆自身位姿信息；目标跟踪模块利用车辆自身位姿信息计算得到的车辆机动信息及目标方位信息进行目标跟踪，得到目标的方位、距离、速度运动状态信息； 所述目标跟踪器的目标跟踪流程包括： 2.1目标方位检测：单目视觉目标检测模块获取来自单目视觉传感器的原始图像信息计算得到车辆坐标系下目标方位量测集，其中n为k时刻单目视觉传感器检测到的目标量测个数； 2.2差分修正量获取：通信模块获取GNSS差分信息并发送给车辆位姿检测模块； 2.3车辆自身位姿信息计算：车辆位姿检测模块读取GNSS传感器获取的智能车辆自身经纬度及航向角信息、INS传感器获取的智能车辆自身加速度及航向角的角速度信息和通信模块的GNSS差分信息计算得到与地面固联的坐标系下的车辆自身位姿信息，包括X方向位置、Y方向位置、X方向速度、Y方向速度、X方向加速度、Y方向加速度、航向角、航向角的角速度； 2.4目标状态跟踪：目标跟踪模块根据单目视觉目标检测模块的目标方位量测集和通过车辆位姿检测模块的车辆自身位姿信息计算得到的车辆机动信息进行目标跟踪，得到车辆坐标系下目标的方位、距离、速度运动状态信息； 所述步骤2.4目标跟踪方法包括以下步骤： 3.1坐标系建立：在地面上选取一点作为原点，以正北方向为Y轴，正东方向为X轴，Z轴垂直于地面，建立与地面固联的坐标系；以车辆正前方中心为原点，正前方为Y轴，正右方为X轴，Z轴垂直于地面，建立车辆坐标系； 3.2系统建模：建立目标运动状态模型以及量测模型； k时刻，车辆坐标系下的目标运动状态模型为： 1 其中，在车辆坐标系下，表示k时刻目标X方向位置、目标Y方向位置、目标X方向速度、目标Y方向速度；为目标噪声增益，为k-1时刻目标过程噪声，表示目标的运动状态转移矩阵，表示k-1时刻目标的运动状态；为车辆自身状态转移矩阵，表示车辆自身k时刻相对于车辆坐标系下X方向的位置机动、Y方向位置机动、X方向速度变化量、Y方向速度变化量； k时刻，车辆坐标系下目标量测模型为： 2 其中，是k时刻目标量测噪声； 3.3目标运动状态预测：根据步骤3.2所述的目标运动状态方程及前一时刻目标的状态估计与协方差矩阵，分别计算目标状态的一步预测值及一步预测误差的协方差矩阵； 3.4量测筛选：利用根据量测模型计算目标的预测观测值，设置一个扇形跟踪门来对目标量测集进行筛选，得到目标候选量测集； 3.5数据关联：对目标轨迹预测值和目标候选量测集进行数据关联；对于未关联上的量测目标，作为可能的新生目标轨迹，在后续的n次跟踪流程中，如果其关联成功次数大于阈值C_new，则将其作为真实的目标轨迹；对于未关联上的目标，作为可能需要销毁的目标轨迹，在后续的n次跟踪流程中，如果其关联失败次数大于阈值C_disp，则将轨迹销毁； 3.6目标状态滤波：利用卡尔曼滤波器对关联后的目标进行滤波，得k时刻目标运动状态的最优估计和； 所述步骤3.2车辆机动信息计算方法包括以下步骤： 4.1计算车辆位姿信息：车辆位姿检测模块读取GNSS传感器获取的智能车辆自身经纬度及航向角信息、INS传感器获取的智能车辆自身加速度及航向角的角速度信息和通信模块的的GNSS差分信息，然后计算得到坐标系下车辆自身位姿信息，包括X方向位置、Y方向位置、X方向速度、Y方向速度、X方向加速度、Y方向加速度、航向角、航向角的角速度； 4.2计算车辆机动信息：根据4.1中坐标系下车辆自身位姿信息以及前一时刻车辆自身位姿信息，计算出车辆机动信息，其中表示车辆自身k时刻相对于车辆坐标系下X方向的位置机动、Y方向位置机动、X方向速度变化量、Y方向速度变化量。

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