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龙图腾网获悉北京理工大学(珠海)申请的专利基于transform的雷达轨迹关联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：CN121049848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511612163.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于transform的雷达轨迹关联方法是由崔桐;涂宜涛;黄斌;黄丽杰;陈御宇设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transform的雷达轨迹关联方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达轨迹关联技术领域，更具体的说是涉及一种基于transform的雷达轨迹关联方法，包括：获取当前帧雷达点云数据，将其进行特征嵌入处理，得到嵌入特征，将嵌入特征添加时间编码，以形成当前帧点特征；将当前帧点特征与存储在历史特征内存中的历史点特征拼接，构建Transformer编码器的输入序列，基于Transformer编码器对输入序列进行时空上下文编码与特征增强，获得增强点特征；基于增强点特征，经分类网络处理并依据预设分类阈值筛选，获得疑似目标检测结果，检测结果包含原始观测数据和深度特征表示；根据疑似目标检测结果和现有轨迹列表，通过轨迹预测与多模态相似度匹配，并利用最优匹配算法更新轨迹列表；从更新后的轨迹列表中提取并输出轨迹的最终状态信息。

本发明授权基于transform的雷达轨迹关联方法在权利要求书中公布了：1.一种基于transform的雷达轨迹关联方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取当前帧雷达点云数据，将其进行特征嵌入处理，得到嵌入特征，将所述嵌入特征添加时间编码，形成当前帧点特征； S2、将所述当前帧点特征与存储在历史特征内存中的历史点特征拼接，构建Transformer编码器的输入序列，基于Transformer编码器对所述输入序列进行时空上下文编码与特征增强，获得增强点特征； S3、基于所述增强点特征，经分类网络处理并依据预设分类阈值筛选，获得疑似目标检测结果，所述检测结果包含原始观测数据和深度特征表示； S4、根据所述疑似目标检测结果和现有轨迹列表，通过轨迹预测与多模态相似度匹配，并利用匈牙利算法更新所述轨迹列表； 所述多模态相似度匹配包括构建代价矩阵，所述代价矩阵的计算依据包括现有轨迹的最新深度特征与所述疑似目标检测结果的深度特征表示之间的余弦相似度，以及现有轨迹的预测位置与所述疑似目标检测结果的原始观测数据的位置之间的空间距离； S5、从更新后的所述轨迹列表中提取并输出轨迹的最终状态信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学(珠海)，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区金凤路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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