(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210533845.1 (22)申请日 2022.05.16 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 郑三强　许盛宏　原思平　王金波　 王秋森　 (74)专利代理 机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 专利代理师 孙宝海 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/56(2022.01) G01S 13/88(2006.01) G01S 13/931(2020.01) G01S 17/88(2006.01) G01S 17/931(2020.01) (54)发明名称 目标轨迹获得方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本公开提供一种目标轨迹获得方法、 装置、 设备及存储介质， 包括： 获取第一观测源采集的 包括第一目标和第二目标的运动状态数据和外 观数据的观测数据； 分别根据第一观测数据和第 二观测数据获得第一目标和第二目标的观测特 征信息； 根据第一目标的观测特征信息和第二目 标的观测特征信息对第一观测源和第二观测源 进行目标匹配获得目标匹配结果； 分别基于第一 目标和第二目标的运动状态数据获得第一目标 和第二目标的轨迹信息； 若目标匹配结果包括第 一目标与第二目标匹配成功， 则对第一目标的轨 迹信息和第二目标的轨迹信息进行融合， 以根据 第一目标与第二目标的融合轨迹对第一目标的 轨迹信息进行修正， 获得第一目标的修正轨迹， 可获得更准确的目标轨 迹。 权利要求书5页 说明书25页 附图16页 CN 114943943 A 2022.08.26 CN 114943943 A 1.一种目标轨 迹获得方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一观测源采集的第 一观测数据和第 二观测源采集的第 二观测数据， 所述第 一观 测数据包括第一目标的运动状态数据和外观数据， 所述第二观测数据包括第二目标的运动 状态数据和外观数据； 根据所述第 一观测数据获得所述第 一目标的观测特征信 息， 并根据所述第 二观测数据 获得所述第二目标的观测特 征信息； 根据所述第一目标的观测特征信息和所述第二目标的观测特征信息对所述第一观测 源和所述第二观测源进行目标匹配， 获得目标匹配结果； 基于所述第一目标的运动状态数据获得 所述第一目标的轨 迹信息； 基于所述第二目标的运动状态数据获得 所述第二目标的轨 迹信息； 若所述目标匹配结果包括所述第 一目标与 所述第二目标匹配成功， 则对所述第 一目标 的轨迹信息和所述第二目标的轨迹信息进 行融合， 获得所述第一目标与所述第二目标的融 合轨迹； 根据所述第 一目标与 所述第二目标的融合轨迹对所述第 一目标的轨迹信 息进行修正， 获得所述第一目标的修 正轨迹。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一目标的运动状态数据包括所述第 一目标的位置信息和速度信息， 所述第一目标的外观数据包括所述第一目标的颜色通道信 息， 所述第二 目标的运动状态数据包括所述第二 目标的位置信息和速度信息， 所述第二 目 标的外观数据包括所述第二目标的颜色通道信息； 所述第一目标的观测特征信 息包括所述第 一目标的观测特征向量， 所述第 二目标的观 测特征信息包括所述第二目标的观测特 征向量； 根据所述第 一观测数据获得所述第 一目标的观测特征信 息， 并根据所述第 二观测数据 获得所述第二目标的观测特 征信息， 包括： 利用所述第 一目标的位置信 息、 速度信 息和颜色通道信 息构造所述第 一目标的观测特 征向量， 并利用所述第二 目标的位置信息、 速度信息和颜色通道信息构造所述第二 目标的 观测特征向量； 根据所述第一目标的观测特征信息和所述第二目标的观测特征信息对所述第一观测 源和所述第二观测源进行目标匹配， 包括： 根据所述第一目标的观测特征向量和所述第二目标的观测特征向量对所述第一观测 源和所述第二观测源进行目标匹配。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第一目标的观测特征向量和所述 第二目标的观测特征向量对所述第一观测源和所述第二观测源进 行目标匹配， 获得目标匹 配结果， 包括： 获得所述第一目标的观测特 征向量与所述第二目标的观测特 征向量之间的相似度； 根据所述第一目标的观测特征向量与所述第二目标的观测特征向量之间的相似度获 得所述第一观测源与所述第二观测源的邻接矩阵； 基于所述第一观测源与所述第二观测源的邻接矩阵通过匈牙利算法对所述第一观测 源与所述第二观测源进行非完全的目标匹配， 以获得 所述目标匹配结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述第 一观测源与 所述第二观测源的权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114943943 A 2邻接矩阵通过匈牙利算法对所述第一观测源与所述第二观测源进 行非完全的目标匹配， 以 获得所述目标匹配结果， 包括： 基于所述第一观测源与所述第二观测源的邻接矩阵通过匈牙利算法对所述第一观测 源与所述第二观测源进行非完全的目标匹配， 获得匈牙利匹配结果， 所述匈牙利匹配结果 包括所述第一目标与所述第二目标匹配成功； 判断所述第一目标的观测特征向量与所述第二目标的观测特征向量之间的相似度是 否大于第一预设相似度阈值； 若所述第一目标的观测特征向量与所述第二目标的观测特征向量之间的相似度大于 所述第一预设相似度阈值， 则获得所述 目标匹配结果， 所述 目标匹配结果包括所述第一 目 标与所述第二目标匹配成功。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 若所述目标匹配结果包括所述第 一目标与 所述第二目标匹配成功， 则根据所述第 一目 标的颜色通道信息和所述第二目标 的颜色通道信息获得所述第一观测源与所述第二观测 源之间的颜色映射 参数。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 第 一观测源采集的第 一观测数据包括所述 第一观测源在第一时间点采集的第一观测数据和所述第一观测源在第二时间点采集的第 一观测数据， 第二观测源采集的第二观测数据包括所述第二观测源在所述第一时间点采集 的第二观测数据和所述第二观测源在所述第二时间点采集的第二观测数据， 所述第二时间 点在所述第一时间点之后； 所述第一目标的观测特征信息包括所述第一目标的第一时间点观测特征信息和第二 时间点观测特征信息， 所述第二目标的观测特征信息包括所述第二目标的第一时间点观测 特征信息和第二时间点观测特 征信息； 根据所述第 一观测数据获得所述第 一目标的观测特征信 息， 并根据所述第 二观测数据 获得所述第二目标的观测特 征信息， 包括： 根据所述第一观测源在第一时间点采集的第一观测数据获得所述第一目标的第一时 间点观测特征信息， 并根据所述第二观测源在所述第一时间点采集的第二观测数据获得所 述第二目标的第一时间点观测特 征信息； 根据所述第一观测源在第二时间点采集的第一观测数据获得所述第一目标的第二时 间点观测特征信息， 并根据所述第二观测源在所述第二时间点采集的第二观测数据获得所 述第二目标的第二时间点观测特 征信息； 所述目标匹配结果包括第一目标匹配结果和第二目标匹配结果； 根据所述第一目标的观测特征信息和所述第二目标的观测特征信息对所述第一观测 源和所述第二观测源进行目标匹配， 获得目标匹配结果， 包括： 根据所述第一目标的第一时间点观测特征信息和所述第二目标的第一时间点观测特 征信息对所述第一观测源和所述第二观测源进行目标匹配， 获得 所述第一目标匹配结果； 若所述目标匹配结果包括所述第 一目标与 所述第二目标匹配成功， 则根据所述第 一目 标的颜色通道信息和所述第二目标 的颜色通道信息获得所述第一观测源与所述第二观测 源之间的颜色映射 参数， 包括： 若所述第一目标匹配结果包括所述第 一目标与 所述第二目标匹配成功， 则根据 所述第权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114943943 A 3