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龍圖騰網(wǎng)獲悉城市之光(深圳)無人駕駛有限公司申請(qǐng)的專利基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120299021B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510780176.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/64；該發(fā)明授權(quán)基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法是由郭馨陽;方海蓮;吳恩光設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-12向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過攝像頭獲取多方位二維圖像數(shù)據(jù)，同步利用激光雷達(dá)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建二維和三維邊界框，經(jīng)匹配篩選出優(yōu)選二維圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征融合，得到待測(cè)二維融合圖像。隨后精準(zhǔn)獲取其識(shí)別準(zhǔn)確度并按降序排序，依次提取高準(zhǔn)確度融合圖像結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定初步檢測(cè)結(jié)果，基于結(jié)果科學(xué)設(shè)置目標(biāo)幾何信息，最終綜合三維幾何信息、融合圖像細(xì)節(jié)及點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度確定標(biāo)準(zhǔn)三維目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：深度融合多傳感器異構(gòu)數(shù)據(jù)，經(jīng)多階段精細(xì)化處理與智能分析，顯著提升復(fù)雜場(chǎng)景下三維目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性與可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多傳感器融合的三維目標(biāo)檢測(cè)與融合方法，其特征在于，包括： 通過攝像頭獲取多方位二維圖像數(shù)據(jù)，同步通過激光雷達(dá)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 基于多方位二維圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建二維邊界框和三維邊界框； 將二維邊界框和三維邊界框進(jìn)行匹配，確定優(yōu)選二維圖像和優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 將優(yōu)選二維圖像和優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到待測(cè)二維融合圖像； 獲取待測(cè)二維融合圖像的識(shí)別準(zhǔn)確度； 根據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確度對(duì)待測(cè)二維融合圖像進(jìn)行排序，之后依次提取排序后的待測(cè)二維融合圖像，結(jié)合對(duì)應(yīng)的優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定初步三維目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果； 基于初步三維目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，設(shè)置三維目標(biāo)幾何信息，同步根據(jù)三維目標(biāo)幾何信息、待測(cè)二維融合圖像和對(duì)應(yīng)的優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定標(biāo)準(zhǔn)三維目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果； 所述將二維邊界框和三維邊界框進(jìn)行匹配，確定優(yōu)選二維圖像和優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具體包括： 獲取三維邊界框的坐標(biāo)，同步將三維邊界框映射至對(duì)應(yīng)的多方位二維圖像中，得到待選二維圖像； 利用二維邊界框?qū)Υx二維圖像進(jìn)行滑動(dòng)截取，得到待選二維子圖像； 遍歷待選二維子圖像，計(jì)算待選二維子圖像中三維邊界框的數(shù)量，得到優(yōu)選二維圖像第一參考值； 對(duì)待選二維圖像中對(duì)應(yīng)的優(yōu)選二維圖像第一參考值進(jìn)行求和，得到優(yōu)選二維圖像第二參考值； 去除優(yōu)選二維圖像第二參考值最大和最小的待選二維圖像，并將保留的待選二維圖像中優(yōu)選二維圖像第二參考值最大的待選二維圖像作為優(yōu)選二維圖像； 將優(yōu)選二維圖像中的三維邊界框?qū)?yīng)的三維點(diǎn)云簇作為優(yōu)選點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

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