三维模型目标跟踪的方法、装置、设备和存储介质

本公开的实施例提供一种三维模型目标跟踪的方法，包括：获取当前帧三维模型数据、前一帧三维模型数据和前一帧三维目标框并进行数据预处理，得到预处理结果，预处理结果包括：时空三维模型和置信度；利用Transformer网络处理所述预处理结果，生成局部特征，局部特征包括：前一帧特征和当前帧特征；将时空三维模型输入PointNet网络模型，生成全局特征；将局部特征和全局特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入至MLP层进行处理，生成目标三维模型；基于目标三维模型，通过运动预测，预测前一帧到当前帧的相对位置偏移，基于相对位置偏移对目标三维模型进行定位，得到当前帧三维目标框。利用Transformer网络的自注意力机制，更适配三维模型。融入全局信息和运动信息，以提高目标识别的准确性和跟踪的稳定性。