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龙图腾网获悉蔚来汽车科技(安徽)有限公司申请的专利基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法及其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：CN113298016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202110647264.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法及其系统是由翁理洪;胡益飞设计研发完成，并于2021-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法及其系统。该方法包括：训练步骤，对于跟踪目标集合中的每个跟踪目标，提取特征点，将特征点转换成特征向量并标注跟踪目标的动静状态的真值，将特征向量和对应的动静状态的真值作为训练样本参数来训练神经网络，得到经训练的神经网络分类模型；以及测试步骤，提取跟踪目标的特征向量，输入到所述神经网络分类模型，得到跟踪目标的动静状态分类结果。根据本发明，通过使用神经网络方法进行激光雷达跟踪目标的动静态判定，能够提升判定结果的准确率。

本发明授权基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的跟踪目标动静状态判断方法，其特征在于，包括： 训练步骤，对于来自车辆激光雷达的跟踪目标集合中的每个跟踪目标提取特征点，将特征点转换成特征向量并标注跟踪目标的动静状态的真值，将特征向量和对应的动静状态的真值作为训练样本参数来训练神经网络，得到经训练的神经网络分类模型；以及 测试步骤，提取跟踪目标的特征点并转换成特征向量之后输入到所述神经网络分类模型，得到跟踪目标的动静状态分类结果， 所述训练步骤包括： 第一特征提取子步骤，对于跟踪目标集合中的每个跟踪目标，提取多个特征点； 第一特征转换子步骤，将所述多个特征点转换成特征向量；以及 模型训练子步骤，对转换后的特征向量标注跟踪目标的动静状态的真值，将特征向量和对应的动静状态的真值作为训练样本参数来训练神经网络，得到神经网络分类模型， 在所述第一特征提取子步骤中，提取所述跟踪目标的距离本车最近的点、长边的中心点以及质心点作为所述特征点， 在所述第一特征转换子步骤中包括： 记当前时刻为t，记t时刻提取到的最近点为Pn,tXn,t,Yn,t，长边中心点为Pe,tXe,t,Ye,t，质心点为Pc,tXc,t,Yc,t，特征向量是将三种特征点的时间序列一维展开，表示为Ft=[Xn,t,Yn,t,Xe,t,Ye,t,Xc,t,Yc,t,Xn,t-1,Yn,t-1,Xe,t-1,Ye,t-1,Xc,t-1,Yc,t-1,...,Xn,t-N,Yn,t-N,Xe,t-N,Ye,t-N,Xc,t-N,Yc,t-N]，其中，N取值为5，目标的动静状态真值的标签记为Mt，Mt取值为0或者1，则一个训练样本数据表示为Si=[Ft,Mt]。

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