(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 202210694635.0 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 杭州闪马智擎科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区文二路 391号 （西湖国际科技大厦） 21 11-2室 (72)发明人 倪华健　彭垚　赵之健　林亦宁　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 赵静 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种对象的跟踪方法、 装置、 存储介质及电 子装置 (57)摘要 本发明实施例提供了一种对象 的跟踪方法、 装置、 存储介质及电子装置， 其中， 该方法包括： 融合第一设备获取的第一数据以及第二设备获 取的第一点云， 得到第一目标点云帧； 基于第一 目标点云帧预测第一目标点云帧中包括的每个 第一对象在第二目标点云帧中的第一预测位置 信息， 其中， 第二目标点云帧为通过融合第一设 备获取的第二数据以及第二设备获取的第二点 云所得到的点云帧； 确定第二目标点云帧中包括 的每个第二对象的第一实际位置信息； 基于每个 第一预测位置信息以及每个第一实际位置信息 确定第二目标点云帧中包括的与第一对象相同 的对象。 通过本发明， 解决了相关技术中存在得 到对象跟踪不准确的问题， 达到提高对象跟踪准 确率的效果。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 114782496 A 2022.07.22 CN 114782496 A 1.一种对象的跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 融合第一设备获取的第一数据以及第二设备获取的第一点云， 得到第一目标点云帧， 其中， 所述第一数据为所述第一设备在目标时刻对目标区域进行拍摄所得到的数据， 所述 第一点云为所述第二设备在所述目标时刻 对所述目标区域进 行拍摄所得到的点云， 所述第 一设备拍摄所述目标区域的角度与所述第二设备拍摄所述目标区域的角度相同； 基于所述第一目标点云帧预测所述第一目标点云帧中包括的每个第一对象在第二目 标点云帧中的第一预测位置信息， 其中， 所述第二 目标点云帧为通过融合所述第一设备获 取的第二数据以及所述第二设备获取的第二点云所得到的点云帧， 所述第二数据为在所述 第一数据之后获取 的， 且与所述第一数据相邻的数据， 所述第二点云为在所述第一点云之 后获取的， 且与所述第一 点云相邻的点云； 确定所述第二目标点云帧中包括的每 个第二对象的第一实际位置信息； 基于每个所述第一预测位置信息以及每个所述第一实际位置信息确定所述第二目标 点云帧中包括的与所述第一对象相同的对象。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 融合第 一设备获取的第 一数据以及第 二设 备获取的第一 点云， 得到第一目标点云帧包括： 将所述第一数据中包括的每个像素点映射到所述第 一点云所在的坐标系， 得到目标像 素点； 针对所述第 一点云中包括的每个目标点均 执行以下操作， 以确定每个所述目标点的目 标向量： 确定所述 目标点的坐标值以及响应强度值， 确定与所述 目标点对应的所述 目标像 素点的颜色参数值， 将所述坐标值、 所述响应强度值以及所述颜色参数值确定为所述 目标 点的目标向量； 将确定了所述目标向量的所述目标点所构成的点云确定为所述第一目标点云帧。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述第 一目标点云帧预测所述第 一目 标点云帧中包括的每 个第一对象在第二目标点云帧中的第一预测位置信息包括： 基于所述第一目标点云帧中包括的每个目标点的目标向量确定所述第一对象的尺寸 信息； 基于所述尺寸信息确定所述第一对象的位置信息； 基于所述第一目标点云帧确定所述第一对象的目标运动速度； 基于所述 位置信息以及所述目标运动速度确定所述第一预测位置信息 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述第 一目标点云帧确定所述第 一对 象的目标运动速度包括： 获取所述第二目标点云帧； 将所述第一目标点云 帧以及所述第 二目标点云帧输入至目标网络模型， 确定所述第 一 目标点云帧中包括的每个所述第一对象的第一预测目标框， 以及所述第一对象在所述第二 目标点云帧中的第二预测目标框， 其中， 所述 目标网络模型为利用多组训练数据通过机器 学习所得到的模型， 多组所述训练数据中的每组所述训练数据均包括相邻的点云帧对， 以 及每个点云帧中包括的对象的标定 框参数； 基于所述第一预测目标框以及所述第二预测目标框确定所述第一对象的所述目标运 动速度。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114782496 A 25.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 基于所述第 一预测目标框以及所述第 二预 测目标框确定所述第一对象的所述目标运动速度包括： 确定所述第一预测目标框的第一标记点的第一 坐标； 确定所述第二预测目标框的第二标记点的第二 坐标； 基于所述第一 坐标以及所述第二 坐标确定所述第一对象的移动距离； 确定所述第一设备或所述第二设备的采样时间 间隔； 将所述移动距离与所述采样时间 间隔的比值确定为所述目标运动速度。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于每个所述第 一预测位置信 息以及每个 所述第一实际位置信息确定所述第二目标点云帧中包括的与所述第一对 象相同的对 象包 括： 确定每个所述第一预测位置信息与每 个所述第一实际位置信息之间的目标距离； 确定所述目标距离中包括的小于预定阈值的第一子目标距离； 确定所述第一子目标距离中包括的最小子距离对应的第一子实际位置信息； 将所述第一子实际位置信息对应的所述第二对象确定为与所述第一对象相同的对象。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在确定每个所述第 一预测位置信 息与每个 所述第一实际位置信息之间的目标距离之后， 所述方法还 包括： 在所述目标距离均 大于所述预定 阈值的情况下， 确定预定数量的第 三目标点云帧中是 否包括与所述第一对 象相同的对 象， 其中， 所述第三 目标点云帧为在所述第二目标点云帧 之后生成的点云帧， 所述预定数量的所述第三目标点云帧中包括的第一个所述第三目标点 云帧与所述第二目标点云帧相邻； 在所述预定数量的所述第 三目标点云帧中存在与 所述第一对象相同的对象的情况下， 为所述第一对象分配标识信息； 在所述预定数量的所述第三目标点云帧中不存在与所述第一对象相同的对象的情况 下， 删除所述第一对象。 8.一种对象的跟踪装置， 其特 征在于， 包括： 融合模块， 用于融合第一设备获取的第一数据以及第二设备获取的第一点云， 得到第 一目标点云帧， 其中， 所述第一数据为所述第一设备在目标时刻对目标区域进行拍摄所得 到的数据， 所述第一点云为所述第二设备在所述目标时刻 对所述目标区域进 行拍摄所得到 的点云， 所述第一设备拍摄所述目标区域的角度与所述第二设备拍摄所述目标区域的角度 相同； 预测模块， 用于基于所述第 一目标点云帧预测所述第 一目标点云帧中包括的每个第 一 对象在第二 目标点云帧中的第一预测位置信息， 其中， 所述第二 目标点云帧为通过融合所 述第一设备获取的第二数据以及所述第二设备获取的第二点云所得到的点云帧， 所述第二 数据为在所述第一数据之后 获取的， 且与所述第一数据相邻的数据， 所述第二点云为在所 述第一点云之后获取的， 且与所述第一 点云相邻的点云； 确定模块， 用于确定所述第二目标点云帧中包括的每个第二对象的第一实际位置信 息； 跟踪模块， 用于基于每个所述第 一预测位置信 息以及每个所述第 一实际位置信 息确定 所述第二目标点云帧中包括的与所述第一对象相同的对象。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114782496 A 3