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龙图腾网恭喜武汉光庭信息技术股份有限公司申请的专利一种多目标数据跟踪方法及系统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：CN113987741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111072136.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种多目标数据跟踪方法及系统是由王军德;费腾;张伟;张家豪设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标数据跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多目标数据跟踪方法及系统，其方法包括：获取多个传感器的测量数据以及多个预测数据，并根据每个传感器的测量数据和多个预测数据的向量相关一致性，对每个测量目标和每个预测目标进行匹配；统计每个测量目标和每个预测目标的匹配成功的次数，并根据其构建关联矩阵；根据基于运动学模型的卡尔曼滤波方法和所述关联矩阵，对所述测量目标和预测目标进行管理。本发明通过基于向量相关一致性的匹配方法，解决了最大匹配算法导致出现误差的问题，实现了实时多传感器多目标数据跟踪和预测。

本发明授权一种多目标数据跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多目标数据跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：获取多个传感器的测量数据以及多个预测数据，并根据每个传感器的测量数据和多个预测数据的向量相关一致性，对每个测量目标和每个预测目标进行匹配；所述向量相关一致性通过如下方法计算： ；其中，ρ（.）表示关联矩阵的向量相关一致性指数；S表示预测目标数据，T表示测量目标数据，E.表示相对应的均值；s表示预测目标数据的序数，t表示测量目标数据的序数，M和N分别表示测量目标总数和预测目标总数；统计每个测量目标和每个预测目标的匹配成功的次数，并根据其构建关联矩阵；所述关联矩阵通过如下方法构建：将每个传感器的测量数据和每个预测数据的序数分别作为关联矩阵的行数据和列数据；将行数据对应的测量数据与列数据对应的预测数据进行向量相关一致性计算；根据所述向量相关一致性计算的结果，确定行数据与列数据对应的关联矩阵中的元素的取值；根据基于运动学模型的卡尔曼滤波方法和所述关联矩阵,对所述测量目标和预测目标进行管理：根据基于运动学模型的卡尔曼滤波方法对测量目标和预测目标的数据进行更新；统计经过更新后的预测目标以及测量目标的匹配次数，并根据其对测量目标和预测目标的数据进行管理；所述统计经过更新后的预测目标以及测量目标的匹配次数，并根据其对测量目标和预测目标的数据进行管理包括：若存在测量目标和预测目标的数据在预设帧数内匹配次数不小于阈值，则保留该测量目标及其数据；否则，将该测量目标从关联矩阵中剔除。

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