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龍圖騰網獲悉上海理工大學申請的專利一種多目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120387144B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510883941.2，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種多目標檢測方法是由徐睿琦;程媛媛;王文軒;任媛媛;王政;馬金宇;陳亮楓;李涵;袁慶慶;夏鯤設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種多目標檢測方法，包括：獲取圖像數據和雷達數據，并進行數據校準；基于數據校準后的圖像數據和雷達數據，獲得視覺特征向量和雷達特征向量；利用預訓練的模糊神經網絡模型對視覺特征向量和雷達特征向量進行模糊推理，輸出模糊推理結果，模糊推理結果包括圖像數據與雷達數據中各目標之間的匹配程度；從模糊推理結果中篩選出匹配程度超過預設閾值的目標。與現有技術相比，本發明能夠在降低硬件成本的同時提高檢測準確性和檢測效率，適用于騎行交通，解決了傳統融合方法在復雜環境下檢測精度低、硬件成本高、實時性不足以及缺乏非機動車特定目標分類的問題，提升了騎行者在復雜交通場景中的安全感知能力，具有實時性和可解釋性優勢。

本發明授權一種多目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種多目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、獲取圖像數據和雷達數據，并進行數據校準； 步驟S2、基于數據校準后的圖像數據和雷達數據，獲得視覺特征向量和雷達特征向量； 步驟S3、利用預訓練的模糊神經網絡模型對視覺特征向量和雷達特征向量進行模糊推理，輸出模糊推理結果，其中，模糊推理結果包括圖像數據與雷達數據中各目標之間的匹配程度； 步驟S4、從模糊推理結果中篩選出匹配程度超過預設閾值的目標； 步驟S3中預訓練的模糊神經網絡模型包括輸入層、模糊化層、規則層、歸一化層和輸出層； 所述輸入層用于將視覺特征向量和雷達特征向量輸入至模糊化層； 所述模糊化層用于通過隸屬函數對輸入量進行語義描述，以將輸入量映射到模糊集合； 所述規則層用于根據模糊規則對模糊化后的輸入量進行推理和計算； 所述歸一化層用于將模糊推理和計算的結果轉換為精確的模糊評分； 所述輸出層用于輸出圖像數據與雷達數據中各目標之間的匹配程度； 所述模糊化層的具體工作過程為： 對圖像數據中第個目標與雷達數據中第個目標之間的距離進行描述： ， ， 為圖像數據中第個目標的坐標， ， 為雷達數據中第個目標的坐標； 獲得3個模糊集合：匹配、部分匹配、不匹配，使用分段線性函數進行描述： ； 對雷達檢測到的目標速度進行描述，獲得5個模糊集合：低、稍低、中等、稍快、快，使用分段線性函數進行描述： ， ， ， ， ； 其中，、、、、分別是對應于“低、稍低、中等、稍快、快”這5個模糊集合的分段線性函數； 通過對圖像數據中目標邊界框的變化率進行描述，獲得2個模糊集合：靠近、遠離，使用以下隸屬函數進行描述： ，， 其中，為對應于“靠近”模糊集合的隸屬函數，為對應于“遠離”模糊集合的隸屬函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海理工大學，其通訊地址為：200093 上海市楊浦區軍工路516號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。