目标跟踪方法、装置、基站和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种目标跟踪方法、装置、基站和存储介质。


背景技术：

2.目标跟踪指的是在连续的数据序列中，建立所需要跟踪目标的位置关系，得到目标完整的运动轨迹。通常是给定上一帧的目标的位置特征，在下一帧中对该目标的位置以及边界框的尺寸大小进行预测，以实现对该目标的跟踪。
3.目前，随着激光雷达技术的快速发展，为了实现对目标的准确跟踪，大多是采用激光雷达对目标在各个时刻的点云数据进行采集，并对采集的各个时刻的点云数据进行目标检测和目标跟踪，即可实现对目标的精确跟踪。
4.然而，采用上述技术对目标进行跟踪，存在获得的跟踪结果不够准确的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升获得的跟踪结果的准确性的目标跟踪方法、装置、基站和存储介质。
6.第一方面，本技术提供了一种目标跟踪方法，该方法包括：
7.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
8.对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
9.根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
10.在其中一个实施例中，上述对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果，包括：
11.采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
12.其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
13.在其中一个实施例中，上述第一跟踪结果中包括匹配目标的激光检测框信息和激光标识，上述第二跟踪结果中包括匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识；
14.上述根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果，包括：
15.若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
16.在其中一个实施例中，上述对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果，包括：
17.检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，获得检测结果；该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹；
18.根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
19.在其中一个实施例中，上述第一跟踪结果中包括第一目标的第一标识和第一检测框信息，第二跟踪结果中包括第二目标的第二标识和第二检测框信息；
20.上述根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果，包括：
21.若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果；
22.若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
23.在其中一个实施例中，上述根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果，包括：
24.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识；
25.若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
26.在其中一个实施例中，上述根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果，包括：
27.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识；
28.若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离；
29.根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
30.在其中一个实施例中，上述根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果，包括：
31.将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
32.第二方面，本技术还提供了一种目标跟踪装置，该装置包括：
33.获取模块，用于获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
34.匹配模块，用于对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
35.确定模块，用于根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
36.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
37.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
38.对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
39.根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
40.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
41.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
42.对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
43.根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
44.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
45.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
46.对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
47.根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
48.上述目标跟踪方法、装置、基站和存储介质，通过获取同步后的激光雷达点云数据以及毫米波雷达点云数据对目标进行跟踪后获得的第一跟踪结果以及第二跟踪结果，并对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，以及通过获得的目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合，确定目标的跟踪结果。在该方法中，由于可以通过激光雷达和毫米波雷达两者点云数据中的目标关联匹配结果对两者的跟踪结果进行融合，这样可以实现既保留激光雷达点云数据的高精度优势，又保留毫米波雷达点云数据的远距离优势，实现两个点云数据的优势互补，即获得的跟踪结果中结合了两个点云数据的优势，从而使得数据融合后获得的跟踪结果的准确性更高。
附图说明
49.图1为一个实施例中路侧基站的结构示意图；
50.图2为一个实施例中目标跟踪方法的流程示意图；
51.图3为另一个实施例中目标跟踪方法的流程示意图；
52.图4为另一个实施例中目标跟踪方法的流程示意图；
53.图5为另一个实施例中目标跟踪方法的流程示意图；
54.图6为另一个实施例中目标跟踪方法的具体流程示意图；
55.图7为一个实施例中目标跟踪装置的结构框图；
56.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
57.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
58.本技术实施例提供的目标跟踪方法，可以应用于如图1所示的路侧基站。其中，该路侧基站包括毫米波雷达102、激光雷达104、与毫米波雷达以及激光雷达均连接的计算机设备106。毫米波雷达102可以在各个时刻对毫米波雷达视野范围内的目标数据进行采集，并将获得的毫米波点云数据传输至计算机设备106中进行处理；同时，激光雷达104可以在各个时刻对激光雷达视野范围内的目标数据进行采集，并将获得的激光雷达点云数据传输至计算机设备106中进行处理。对于毫米波雷达102的数量以及激光雷达104的数量，均可以是一个或多个，可根据实际道路情况进行设置。计算机设备106可以是独立的终端或服务器，也可以是集成在毫米波雷达102或者集成在激光雷达104内部的集成设备，这里不做具体限定。
59.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种目标跟踪方法，本实施例涉及的是如何结合激光雷达和毫米波雷达的跟踪结果确定目标的跟踪结果的具体过程。以该方法应用于图1中的计算机设备106为例进行说明，该方法可以包括以下步骤：
60.s202，获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果。
61.其中，该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据。这里的同步包括时间同步和空间同步。对于时间同步，主要包括以下几步：步骤1、同时获取激光雷达数据和毫米波雷达数据，在获取两帧数据的同时标记当前系统时间戳分别为t1和t2；步骤2、计算t1与t2的时间差；步骤3、若步骤2中计算的时间差小于0.1秒，则认为两帧数据同步，否则执行步骤4；步骤4、丢弃当前的激光雷达数据，取下一帧激光雷达数据的时间戳，并计算时间差；步骤5、当步骤4中的时间差小于0.1时，则认为两帧数据时间同步，之后可以循环执行步骤4。
62.对于空间同步，可以通过获取同一时刻的激光雷达数据和毫米波雷达数据，利用在两个时间同步的数据帧上选取的对应点计算旋转平移矩阵。具体包括以下几步：步骤1、获取时间同步上的多帧激光雷达数据和多帧毫米波雷达数据；步骤2、通过获取的多帧激光雷达数据，从该多帧激光雷达数据中寻找适合配准的激光雷达数据帧，如某一帧激光雷达数据中包括的车辆数适中，4到6辆为宜，则将该帧激光雷达数据作为适合配准的激光雷达数据帧；步骤3、将毫米波雷达数据转换到世界坐标系，绘制到激光雷达数据中观察毫米波雷达数据中的点对应到激光雷达数据中的车辆，在车辆的车头方向取点4-5个对应点；步骤4、利用对应的数据点求解旋转平移矩阵；步骤5、利用旋转平移矩阵将毫米波数据画到激光雷达数据，并观察两帧数据是否空间同步，若不同步则执行步骤3-5，若同步，则结束流程。
63.具体的，激光雷达采集的数据记为第一点云数据，毫米波雷达采集的数据记为第二点云数据，通过上述步骤可以对第一点云数据和第二点云数据进行时间和空间同步，之后，可以对第一点云数据进行目标检测和目标跟踪处理，获得第一跟踪结果；同时可以对第
二点云数据进行目标检测和目标跟踪处理，获得第二跟踪结果。
64.其中，这里第一跟踪结果中可以包括检测的各个目标的检测框信息和各个目标的标识，当然还可以包括各个目标在历史时刻的运行轨迹、各个时刻的速度等等；同样的，第二跟踪结果中可以包括检测的各个目标的检测框信息和各个目标的标识，当然还可以包括各个目标在历史时刻的运行轨迹、各个时刻的速度等等。
65.s204，对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果。
66.需要说明的是，本实施例中激光雷达和毫米波雷达均是进行全域跟踪，两者在进行全域跟踪时分别有各自的优势。一般激光雷达在对目标进行检测和跟踪时，检测精度比较高，而毫米波雷达在对目标进行检测和跟踪时，检测和跟踪的距离比较远，即可以实现对远距离的目标进行检测和跟踪。
67.这里的目标关联匹配，指的是确定同步后的激光雷达数据和毫米波雷达数据中的目标是否来自于同一个目标的过程。
68.在本步骤中，在获得激光雷达对应的第一跟踪结果和毫米波雷达对应的第二跟踪结果之后，可以采用相关的关联算法对第一跟踪结果和第二跟踪结果中的目标进行关联匹配，获得目标的匹配结果。这里的关联算法例如可以包括最近邻域算法、匈牙利算法、概率数据关联算法(pda)、联合概率数据关联算法(jpda)等。
69.s206，根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
70.在本步骤中，在上述步骤中对目标进行关联匹配之后，就可以通过目标的关联匹配结果，将同一个目标的激光雷达中的跟踪结果以及毫米波雷达中的跟踪结果进行融合，即取两个数据的优势数据，这样获得的目标的跟踪结果也就比较准确。
71.上述目标跟踪方法中，通过获取同步后的激光雷达点云数据以及毫米波雷达点云数据对目标进行跟踪后获得的第一跟踪结果以及第二跟踪结果，并对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，以及通过获得的目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合，确定目标的跟踪结果。在该方法中，由于可以通过激光雷达和毫米波雷达两者点云数据中的目标关联匹配结果对两者的跟踪结果进行融合，这样可以实现既保留激光雷达点云数据的高精度优势，又保留毫米波雷达点云数据的远距离优势，实现两个点云数据的优势互补，即获得的跟踪结果中结合两个点云数据的优势，从而使得数据融合后获得的跟踪结果的准确性更高。
72.上述实施例中提到了可以对两类跟踪结果进行关联匹配处理，以下实施例就对具体的关联匹配过程进行详细说明。
73.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪方法，在上述实施例的基础上，上述s204可以包括以下步骤a：
74.步骤a，采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果。
75.其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
76.在本步骤中，主要选取匈牙利算法对激光雷达和毫米波雷达两个的跟踪结果中的目标进行关联匹配，判断两类跟踪结果中的目标是否是同一个目标。
77.匈牙利算法主要用来求解任务分配的组合优化问题。例如可以对激光雷达第一跟踪结果中的目标在毫米波雷达第二跟踪结果中找到一个最大匹配度的目标，当然也存在激光雷达第一跟踪结果中的目标在毫米波雷达第二跟踪结果中没有对应的目标，或者毫米波雷达第二跟踪结果中的目标在激光雷达第一跟踪结果中没有对应的目标。
78.也就是说，本步骤中在对激光雷达和毫米波雷达两个的跟踪结果中的目标进行关联匹配之后，可以获得匹配的目标(记为匹配目标)、仅在激光雷达第一点云数据中存在的目标(记为第一目标)、仅在毫米波雷达第二点云数据中存在的目标(记为第二目标)。
79.示例地，假设第一跟踪结果中包括目标m1、m2、m3、m4，第二跟踪结果中包括目标n1、n2、n3，假设通过匈牙利算法匹配后获知m1和n1为相同的目标，例如来自于同一辆车，m2和n3为相同的目标，那么这里可以将m1和n1记为一组匹配目标，m2和n3记为另一组匹配目标；可见，m3和m4在第二跟踪结果中没有匹配的相同目标，则将m3和m4均记为第一目标；n2在第一跟踪结果中也没有匹配的相同目标，将n2记为第二目标。
80.本实施例中，通过采用匈牙利算法对两类跟踪结果进行关联匹配处理，获得目标匹配结果，这样可以提升获得的目标匹配结果的准确性。
81.上述实施例中提到了目标匹配结果中包括两类跟踪结果中匹配成功的匹配目标，以下实施例就对在上述第一跟踪结果中包括匹配目标的激光检测框信息和激光标识，上述第二跟踪结果中包括匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识时，该匹配目标具体如何对两类跟踪结果进行融合的过程进行说明。
82.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪方法，在上述实施例的基础上，上述s206可以包括以下步骤b：
83.步骤b，若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
84.在本步骤中，针对目标匹配结果匹配成功的目标而言，可以对匹配成功的目标对应的激光雷达数据以及毫米波雷达数据进行融合，具体的数据融合过程，可选的，可以参见图3所示，上述步骤b可以包括以下步骤：
85.s302，检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，获得检测结果。
86.其中，该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹。激光标识指的是在激光雷达对应的第一跟踪结果中对目标进行标记获得的标识，例如可以记为lid；毫米波雷达标识指的是在毫米波雷达对应的第二跟踪结果中对目标进行标记获得的标识，例如可以记为rid。
87.相应的，激光检测框信息对应激光雷达对应的第一跟踪结果中的目标，该激光检测框信息可以包括目标的三维位置信息(包括激光检测框的长宽高、以及目标在x、y、z三个方向上的坐标)、速度、航向角等；毫米波检测框信息对应毫米波雷达对应的第二跟踪结果中的目标，该毫米波检测框信息可以包括目标的二维位置信息(包括毫米波检测框的长宽、以及目标在x、y两个方向上的坐标)、速度、航向角等。
88.这里的历史轨迹可以是对上述第一跟踪结果以及第二跟踪结果中的目标在历史时刻的运动轨迹进行融合后的轨迹。以第一跟踪结果中目标在历史时刻的运动轨迹为例，
可以是将一个目标在各个时刻的位置坐标进行曲线拟合获得运动轨迹，同时结合该目标的激光标识一起作为该目标的历史轨迹。在对相同目标的激光雷达中的历史轨迹和毫米波雷达中的历史轨迹进行融合时，最终可以将该目标的激光标识以及毫米波标识均保留，然后通过两条历史轨迹融合获得一条历史轨迹。
89.那么在获得匹配结果中的匹配目标之后，可以检测该匹配目标对应的融合后的历史轨迹中是否存在相同的激光标识和毫米波标识，获得检测结果。
90.s304，根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
91.在本步骤中，在上述获得检测结果之后，若该匹配目标的激光标识和毫米波标识均在该匹配目标的历史轨迹中，则从该匹配目标的激光检测框信息中获取三维位置信息，从该匹配目标的毫米波检测框信息中获取速度、航向角等信息，并将这些信息和该匹配目标的激光标识和毫米波标识一起更新至数据库中，该数据库中可以包括该匹配目标的运动轨迹、三维位置信息、激光标识、毫米波标识、置信度等信息，获得该匹配目标的跟踪结果。
92.若该匹配目标的激光标识在该匹配目标的历史轨迹中，但是毫米波标识不在该匹配目标的历史轨迹中，则说明该匹配目标的毫米波标识发生了跳变，则可以使用当前的毫米波标识替换历史轨迹中旧的毫米波标识，其他信息可以正常融合并更新至数据库中。例如，历史轨迹中匹配目标的激光标识lid＝1，毫米波标识rid＝1，但是当前时刻该匹配目标的lid＝1，rid＝2，那么可以采用rid＝2替换之前的rid＝1，lid＝1保持不变。
93.若该匹配目标的毫米波标识在该匹配目标的历史轨迹中，但是激光标识不在该匹配目标的历史轨迹中，则说明该匹配目标的激光标识发生了跳变，则可以使用当前的激光标识替换历史轨迹中旧的激光标识，其他信息可以正常融合并更新至数据库中。例如，历史轨迹中匹配目标的激光标识lid＝1，毫米波标识rid＝1，但是当前时刻该匹配目标的lid＝2，rid＝1，那么可以采用lid＝2替换之前的lid＝1，rid＝1保持不变。
94.若该匹配目标的激光标识和毫米波标识均不在该匹配目标的历史轨迹中，则将该匹配目标作为新目标，并创建新的轨迹，同时将当前时刻该匹配目标的激光检测框信息中的三维位置信息、毫米波检测框信息中的速度，以及激光标识和毫米波标识作为该匹配目标的跟踪结果，同时将跟踪结果更新至数据库中。
95.当然，上述针对匹配目标的数据库，其中还可以存储各个时刻该匹配目标的距离偏差，即可以计算匹配目标的激光检测框信息和毫米波检测框信息之间的距离偏差，例如可以通过欧氏距离来等效距离偏差。那么上述在更新数据库时，也可以更新匹配目标的距离偏差。一般一个匹配目标只对应一个距离偏差，可以不断更新。
96.本实施例中，通过对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果，这样结合匹配目标在两类跟踪结果中的信息获得其对应的跟踪结果，可以结合两类跟踪结果各自的优势，从而可以提升获得的跟踪结果的准确性。
97.上述实施例中提到了目标匹配结果中包括两类跟踪结果中匹配失败的第一目标和第二目标，以下实施例就对第一跟踪结果中包括第一目标的第一标识和第一检测框信息，第二跟踪结果中包括第二目标的第二标识和第二检测框信息时，如何确定第一目标以及第二目标各自的跟踪结果的具体过程进行说明。
98.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪方法，在上述实施例的基础上，上述s206可以包括以下步骤c和d：
99.步骤c，若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果。
100.在本步骤中，针对激光雷达的第一跟踪结果中匹配失败的第一目标而言，可以结合其对应的第一标识、第一检测框信息和第二跟踪结果，获得该第一目标的跟踪结果。
101.步骤d，若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
102.在本步骤中，针对毫米波雷达的第二跟踪结果中匹配失败的第二目标而言，可以结合其对应的第二标识、第二检测框信息和第一跟踪结果，获得该第二目标的跟踪结果。
103.本实施例中，通过对匹配失败的目标进行激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合，并确定其对应的跟踪结果，这样也可以实现对匹配失败的目标的跟踪结果进行融合，提升获得的跟踪结果的准确性。
104.以下实施例对如何确定第一目标的跟踪结果的过程进行说明。在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪方法，在上述实施例的基础上，如图4所示，上述步骤c可以包括以下步骤：
105.s402，检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识。
106.在本步骤中，与上述s302中相同，可以检测该第一目标对应的融合后的历史轨迹中是否存在其对应的第一标识(即激光雷达数据对应的标识)，获得检测结果。
107.s404，若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
108.在本步骤中，若第一次检测第一目标的历史轨迹中存在其对应的第一标识，那么为了提升确定的准确性，可以多次检测该第一目标的历史轨迹中是否存在其对应的第一标识，检测的次数可以根据实际情况设定一个次数阈值，在检测到存在的次数大于次数阈值时，可以确定该第一目标的历史轨迹中确实存在其对应的第一标识。那么可以直接将该第一目标对应的第一检测框信息和第一标识、以及该第一目标历史时刻的轨迹一起作为该第一目标的跟踪结果，同时丢弃对应的第二跟踪结果，并将该第一目标对应的寿命置为0，这里的寿命指的是第一目标距离上一次匹配成功的时间，寿命为0表示第一目标距离上一次匹配成功的时间比较短。
109.本实施例中，通过对未匹配成功的激光雷达数据中的第一目标进行历史轨迹检测，并在存在时将其对应的第一标识和第一检测框信息作为其跟踪结果，这样可以保留激光雷达数据的高精度优势，提升获得的跟踪结果的准确性。
110.以下实施例对如何确定第一目标的跟踪结果的过程进行说明。在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪方法，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述步骤d可以包括以下步骤：
111.s502，检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识。
112.在本步骤中，与上述s402中相同，可以检测该第二目标对应的融合后的历史轨迹中是否存在其对应的第二标识(即毫米波雷达数据对应的标识)，获得检测结果。
113.s504，若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离
偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离。
114.在本步骤中，若第一次检测第二目标的历史轨迹中存在其对应的第二标识，那么为了提升确定的准确性，可以多次检测该第二目标的历史轨迹中是否存在其对应的第二标识，检测的次数可以根据实际情况设定一个次数阈值，在检测到存在的次数大于次数阈值时，可以确定该第二目标的历史轨迹中确实存在其对应的第二标识。之后，可以通过上述s304中的匹配目标的跟踪结果获得匹配目标的最新的距离偏差。这里假设只有一个匹配目标的距离偏差，那么可以直接使用该一个匹配目标的距离偏差作为这里最新的距离偏差；假设获得多个匹配目标的距离偏差，那么可以通过将该多个匹配目标的距离偏差进行均值处理后，将获得的均值作为这里最新的距离偏差。
115.s506，根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
116.在本步骤中，在上述获得最新的距离偏差之后，可选的，可以将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
117.也就是说，可以将该第二目标的毫米波检测框信息减去最新的距离偏差，获得新的毫米波检测框信息，并将该第二目标的第二标识和新的毫米波检测框信息，以及该第二目标历史时刻的轨迹一起作为该第二目标的跟踪结果，同时丢弃对应的第一跟踪结果，并将该第二目标对应的寿命置为0，这里的寿命指的是第二目标距离上一次匹配成功的时间，寿命为0表示第二目标距离上一次匹配成功的时间比较短。
118.本实施例中，通过对未匹配成功的毫米波雷达数据中的第二目标进行历史轨迹检测，并在存在时将其对应的毫米波标识和检测框信息作为其跟踪结果，这样可以保留毫米波雷达数据的远距离测量优势，提升获得的跟踪结果的准确性。进一步地，通过将第二目标的检测框信息减去距离偏差获得新的检测框信息，这样可以进一步提升获得的第二目标的跟踪结果的准确性。
119.为了便于对本技术的技术方案进行更详细的说明，以下给出一个详细实施例继续进行说明，在上述实施例的基础上，参见图6所示，该方法可以包括以下步骤：
120.s1，对激光雷达采集的第一点云数据以及毫米波雷达采集的第二点云数据进行时空同步。
121.s2，对同步后的第一点云数据以及第二点云数据分别进行目标跟踪处理，获得第一跟踪结果和第二跟踪结果。
122.s3，采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一跟踪结果中的第一目标以及未匹配成功的第二跟踪结果中的第二目标。
123.s4，若目标匹配结果包括匹配目标，则检测目标的历史轨迹中是否存在匹配目标的激光标识和毫米波标识，获得检测结果。
124.s5，根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
125.s6，若目标匹配结果包括第一目标，则检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识。
126.s7，若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
127.s8，若目标匹配结果包括第二目标，检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识。
128.s9，若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离。
129.s10，将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
130.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
131.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的目标跟踪方法的目标跟踪装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个目标跟踪装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于目标跟踪方法的限定，在此不再赘述。
132.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种目标跟踪装置，包括：获取模块11、匹配模块12和确定模块13，其中：
133.获取模块11，用于获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；
134.匹配模块12，用于对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；
135.确定模块13，用于根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
136.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪装置，在上述实施例的基础上，上述匹配模块12可以包括匹配单元，该匹配单元，用于采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
137.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪装置，在上述实施例的基础上，上述第一跟踪结果中包括匹配目标的激光检测框信息和激光标识，上述第二跟踪结果中包括匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识；上述确定模块13可以包括第一确定单元，该第一确定单元，用于若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
138.可选的，上述第一确定单元可以包括第一检测子单元和第一确定子单元，其中：
139.第一检测子单元，用于检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，
获得检测结果；该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹；
140.第一确定子单元，用于根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
141.在另一个实施例中，提供了另一种目标跟踪装置，在上述实施例的基础上，上述第一跟踪结果中包括第一目标的第一标识和第一检测框信息，第二跟踪结果中包括第二目标的第二标识和第二检测框信息；上述确定模块13可以包括第二确定单元和第三确定单元，其中：
142.第二确定单元，用于若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果；
143.第三确定单元，用于若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
144.可选的，上述第二确定单元可以包括第二检测子单元和第二确定子单元，其中：
145.第二检测子单元，用于检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识；
146.第二确定子单元，用于若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
147.可选的，上述第三确定单元可以包括第三检测子单元、偏差确定子单元和第三确定子单元，其中：
148.第三检测子单元，用于检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识；
149.偏差确定子单元，用于若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离；
150.第三确定子单元，用于根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
151.可选的，上述第三确定子单元，具体用于将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
152.上述目标跟踪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
153.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，以该计算机设备是终端为例，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种目标跟踪方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
154.本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结
构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
155.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
156.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
157.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
158.采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
159.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
160.若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
161.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
162.检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，获得检测结果；该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹；根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
163.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
164.若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果；若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
165.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
166.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识；若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
167.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
168.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识；若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离；根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
169.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
170.将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
171.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
172.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟踪结果。
173.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
174.采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
175.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
176.若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
177.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
178.检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，获得检测结果；该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹；根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
179.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
180.若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果；若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
181.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
182.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识；若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
183.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
184.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识；若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离；根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
185.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
186.将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
187.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
188.获取同步后的第一点云数据和第二点云数据分别对目标进行跟踪的第一跟踪结果以及第二跟踪结果；该第一点云数据为激光雷达采集的数据，第二点云数据为毫米波雷达采集的数据；对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；根据目标匹配结果对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行融合处理，确定目标的跟
踪结果。
189.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
190.采用匈牙利算法对第一跟踪结果以及第二跟踪结果进行目标关联匹配处理，确定目标匹配结果；其中，目标匹配结果包括匹配成功的匹配目标、未匹配成功的第一目标以及未匹配成功的第二目标，该匹配目标为第一跟踪结果以及第二跟踪结果中均存在的相同目标，第一目标为第一跟踪结果中的目标，第二目标为第二跟踪结果中的目标。
191.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
192.若目标匹配结果包括匹配目标，则对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
193.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
194.检测目标的历史轨迹中是否存在激光标识和毫米波标识，获得检测结果；该目标的历史轨迹为历史时刻采用激光雷达以及毫米波雷达对目标进行跟踪获得的运动轨迹；根据检测结果，对匹配目标的激光检测框信息和激光标识、匹配目标的毫米波检测框信息和毫米波标识进行融合处理，确定匹配目标的跟踪结果。
195.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
196.若目标匹配结果包括第一目标，则根据第一标识和第一检测框信息以及第二跟踪结果，确定第一目标的跟踪结果；若目标匹配结果包括第二目标，则根据第二标识和第二检测框信息以及第一跟踪结果，确定第二目标的跟踪结果。
197.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
198.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第一标识；若存在第一标识，则丢弃第二跟踪结果，将第一标识和第一检测框信息作为第一目标的跟踪结果。
199.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
200.检测预设的目标历史轨迹中是否存在第二标识；若存在第二标识，则根据目标历史轨迹确定最新的距离偏差；该最新的距离偏差表示第一跟踪结果与第二跟踪结果两者中的匹配目标之间的距离；根据第二检测框信息和最新的距离偏差，确定第二目标的跟踪结果。
201.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
202.将第二检测框信息减去最新的距离偏差，并结合第二标识获得第二目标的跟踪结果。
203.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
204.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器
(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
205.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
206.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。