目标跟踪方法、装置、服务器和可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114091561A(43)申请公布日2022.02.25(21)申请号202010777637.7(22)申请日2020.08.05(71)申请人北京万集科技股份有限公司地址100089北京市海淀区中关村软件园12号楼A区(72)发明人王亚军马源王邓江邓永强(74)专利代理机构北京华进京联知识产权代理有限公司11606代理人孙岩(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G01S7/48(2006.01)G01S17/66(2006.01)G01S17/87(2020.01)权利要求书3页说明书23页附图5页(54)发明名称目标跟踪方法、装置、服务器和可读存储介质(57)摘要本申请涉及一种目标跟踪方法、装置、服务器和可读存储介质。该方法包括：获取多个激光雷达扫描检测区域得到的点云数据；多个激光雷达布置于检测区域的不同方位；根据多个激光雷达扫描得到的点云数据，确定当前时刻检测区域中每个目标的三维空间信息；三维空间信息包括目标的位置信息和大小信息；将当前时刻检测区域中的每个目标的三维空间信息和目标集合中每个目标的预测空间信息进行比较，为三维空间信息与预测空间信息匹配的目标确定对应的标识，以完成目标跟踪；其中，预测空间信息为对目标集合中目标的三维空间信息进行预测所得到，目标集合包括上一时刻检测区域中的目标。该方法可减少因遮挡物带来的影响，大大提高目标跟踪结果的准确性。CN114091561ACN114091561A权利要求书1/3页1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个激光雷达扫描检测区域得到的点云数据；所述多个激光雷达布置于所述检测区域的不同方位；根据所述多个激光雷达扫描得到的点云数据，确定当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息；所述三维空间信息包括所述目标的位置信息和大小信息；将所述当前时刻所述检测区域中的每个目标的三维空间信息和目标集合中每个目标的预测空间信息进行比较，为三维空间信息与所述预测空间信息匹配的目标确定对应的标识，以完成目标跟踪；其中，所述预测空间信息为对目标集合中目标的三维空间信息进行预测所得到，所述目标集合包括上一时刻所述检测区域中的目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个激光雷达扫描得到的点云数据，确定当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息，包括：从所述多个激光雷达扫描得到的多个点云数据中选定第一点云数据所在的坐标系为参照坐标系，根据预设的转换矩阵，将第二点云数据转换至第一点云数据所在的参照坐标系下，并对转换后的第二点云数据和所述第一点云数据进行融合，得到融合点云数据；其中，所述第二点云数据为多个点云数据中除第一点云数据外的其他点云数据，一个激光雷达扫描得到一个点云数据；对所述融合点云数据进行目标检测处理，得到当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个激光雷达扫描得到的点云数据，确定当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息，包括：分别对所述多个激光雷达的点云数据进行目标检测处理，得到每个点云数据中目标的三维空间信息；从多个点云数据的多个三维空间信息中选定第一三维空间信息所在的坐标系为参照坐标系，根据预设的转换矩阵，将第二三维空间信息转换至第一三维空间信息所在的参照坐标系下，并对转换后的第二三维空间信息和所述第一三维空间信息进行融合，得到融合三维空间信息；其中，所述第二三维空间信息为多个三维空间信息中与第一三维空间信息对应不同点云数据的其他三维空间信息，一个点云数据对应多个三维空间信息；对所述融合三维空间信息进行去冗处理，得到当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述融合三维空间信息进行去冗处理，得到当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息，包括：采用非极大值抑制算法对所述融合三维空间信息进行去冗处理，得到当前时刻所述检测区域中每个目标的三维空间信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前时刻所述检测区域中的每个目标的三维空间信息和目标集合中每个目标的预测空间信息进行比较，为三维空间信息与所述预测空间信息匹配的目标确定对应的标识，包括：针对所述当前时刻每个三维空间信息对应的目标，识别所述目标的第一特征；针对每个预测空间信息对应的目标，识别所述目标的第二特征；若当前时刻中存在第一特征与第二特征的相似度大于相似度阈值的目标，将所述第二2CN114091561A权利要求书2/3页特征对应的目标的标识，作为所述第一特征对应的目标的标识。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若当前时刻中存在第一特征与第二特征的相似度