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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川數(shù)字交通科技股份有限公司申請的專利基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120314928B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510804902.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S13/72；該發(fā)明授權(quán)基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)是由楊洋;陳墾;王俊;王佳;李偉;宋濤;符劉旭;馮瑞奇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將所有點云數(shù)據(jù)集標(biāo)記為未訪問；對所有點云數(shù)據(jù)集按照信噪比大小進行降序排序；按順序選擇一個點作為研究對象；根據(jù)研究對象的速度設(shè)置關(guān)聯(lián)半徑，根據(jù)研究對象的信噪比設(shè)置密度閾值；采用DBSCAN方法對研究對象進行聚類分析，輸出聚類簇；對聚類簇進行過聚類判斷；若不存在，則輸出聚類簇；若存在，則計算出可能的目標(biāo)個數(shù)；采用Kmeans算法對DBSCAN聚類簇進行二次聚類，輸出目標(biāo)個數(shù)的新簇。方法通過在DBSCAN聚類后增加過聚類判斷，防止同一目標(biāo)被分割為多個簇，提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性，提高車流量統(tǒng)計的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于DBSCAN和Kmeans的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括： 利用毫米波雷達獲取道路場景下運動目標(biāo)的點云數(shù)據(jù)集； 將所有點云數(shù)據(jù)集標(biāo)記為未訪問； 對所有點云數(shù)據(jù)集按照信噪比大小進行降序排序； 按順序選擇一個點作為研究對象，并將研究對象標(biāo)記為已訪問； 根據(jù)研究對象的速度設(shè)置關(guān)聯(lián)半徑，根據(jù)研究對象的信噪比設(shè)置密度閾值； 采用DBSCAN聚類方法對研究對象進行聚類分析，輸出DBSCAN聚類簇； 所述采用DBSCAN聚類方法對研究對象進行聚類分析的具體方法包括： 以研究對象的關(guān)聯(lián)半徑鄰域內(nèi)的對象個數(shù)與密度閾值進行比較； 若對象個數(shù)大于密度閾值，則研究對象為噪聲點； 若對象個數(shù)小于等于密度閾值，則研究對象為核心點，把研究對象和研究對象的關(guān)聯(lián)鄰域內(nèi)的對象都加入到新創(chuàng)建的簇； 從新創(chuàng)建的簇中選擇一個點，若該點為未訪問，則標(biāo)記為已訪問，并計算該點關(guān)聯(lián)半徑鄰域內(nèi)的對象個數(shù)，將該點關(guān)聯(lián)半徑鄰域內(nèi)的對象個數(shù)與密度閾值進行比較； 若該點關(guān)聯(lián)半徑鄰域內(nèi)的對象個數(shù)大于密度閾值，則該點為核心點，將該點的鄰域內(nèi)的對象加入新創(chuàng)建的簇； 若該點關(guān)聯(lián)半徑鄰域內(nèi)的對象個數(shù)小于等于密度閾值，則該點為邊界點； 循環(huán)遍歷，直到新創(chuàng)建的簇中的點均被標(biāo)記為已訪問； 采用先驗的目標(biāo)橫向尺寸作為門限對DBSCAN聚類簇進行過聚類判斷； 所述采用先驗的目標(biāo)橫向尺寸作為門限對DBSCAN聚類簇進行過聚類判斷的具體方法包括： 對聚類簇內(nèi)部點進行點跡輪廓分析，計算得到車長和車寬信息； 設(shè)置車寬最大閾值，將車寬與車寬最大閾值進行比較； 若車寬信息小于等于車寬最大閾值，則判定為不存在過聚類； 若車寬信息大于車寬最大閾值，則判定為存在過聚類；若不存在過聚類，則輸出DBSCAN聚類簇； 若存在過聚類，則計算出可能的目標(biāo)個數(shù)； 采用Kmeans算法對DBSCAN聚類簇進行二次聚類，輸出目標(biāo)個數(shù)的新簇。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川數(shù)字交通科技股份有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市中國(四川)自由貿(mào)易試驗區(qū)天府新區(qū)正興街道蜀州路2828號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。