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龙图腾网获悉上海智能网联汽车技术中心有限公司;上海交通大学申请的专利一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位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：CN114332751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111402505.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法是由王亚飞;殷承良;周志松;张智骋;陈炜邦;洪源设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取地面坐标系到图像坐标系的单应矩阵；步骤2：获取目标的2D包围框和目标类别；步骤3：根据目标在图像坐标系下的图像坐标和单应矩阵获取目标在地面坐标系下的地面坐标以及在俯瞰图中的位置；步骤4：提取每个2D包围框中的图像，进行目标的关联匹配和跟踪；步骤5：根据同一目标在不同帧的图像中的地面坐标获得目标的速度；步骤6：通过多任务深度神经网络模型进行回归观察朝向角和三维尺寸；步骤7：根据观察朝向角和观察角获取目标的朝向角，与现有技术相比，本发明具有通过交通监控相机实现对交通参与者的三维检测和跟踪等优点。

本发明授权一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：对单目监控相机进行标定，获得地面坐标系到图像坐标系的单应矩阵； 步骤2：基于深度学习检测方法得到目标的2D包围框和目标类别； 步骤3：根据步骤2中检测方法得到的2D包围框在图像坐标系下的坐标和单应矩阵获取目标在地面坐标系下的地面坐标； 步骤4：提取每个目标的2D包围框中的图像，基于关联匹配和跟踪算法进行目标的关联匹配和跟踪； 步骤5：根据同一目标在不同帧的图像中的地面坐标获得目标的速度； 步骤6：通过多任务深度神经网络模型对每个目标的2D包围框中的图像进行观察朝向角和三维尺寸的回归； 步骤7：根据观察朝向角和观察角计算目标的朝向角； 所述的步骤6中，进行回归观察朝向角和三维尺寸的过程具体包括以下步骤： 步骤601：对于每个目标，模型输出的表达式为： 其中，为模型输出，和分别为模型输出的参数，和分别为目标的观察朝向角属于第一角度范围的置信度和为目标的观察朝向角属于第二角度范围的置信度，和分别为模型输出的用以决定第一角度范围的角度补偿参数以及用以决定第二角度范围的角度补偿参数，和分别为目标宽度与宽度平均值的宽度偏差、目标长度与长度平均值的长度偏差以及目标高度与高度平均值的高度偏差； 步骤602：通过模型输出的参数和计算角度补偿，角度补偿的计算公式为： 其中，Δθ1为属于第一角度范围的角度补偿，Δθ2为属于第二角度范围的角度补偿； 步骤603：通过置信度确定目标的观察朝向角的范围B： 其中，B为观察朝向角的范围，B1为第一角度范围，B2为第二角度范围； 步骤604：通过观察朝向角的范围B计算目标的观察朝向角θl： θl＝m+Δθ 其中，θl为观察朝向角，m为目标的中心角度，m1为第一角度范围的中心角度，m2为第二角度范围的中心角度，Δθ为目标的角度补偿； 步骤605：通过和计算目标三维尺寸，目标的宽度、长度和高度的计算公式分别为； 其中，w为目标的宽度，l为目标的长度，h为目标的高度，和分别为目标宽度与宽度平均值的宽度偏差、目标长度与长度平均值的长度偏差以及目标高度与高度平均值的高度偏差，wa、la和ha分别为统计得到的所有车辆的宽度平均值、所有车辆的长度平均值以及所有车辆的高度平均值，wa、la和ha均为预先设定的固定值。

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