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龍圖騰網獲悉蘇州輕棹科技有限公司申請的專利一種融合圖像點云特征的分類方法和裝置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：CN115049872B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210515948.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種融合圖像點云特征的分類方法和裝置是由何哲琪;馮陽;張雨設計研發完成，并于2022-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合圖像點云特征的分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例涉及一種融合圖像點云特征的分類方法和裝置，所述方法包括：獲取指定時段內指定攝像頭拍攝的多個圖像生成第一圖像序列，指定雷達掃描生成的多個掃描點云生成第一點云序列；根據第一圖像序列和第一點云序列進行圖像點云融合特征提取處理生成對應的融合特征向量；基于分類神經網絡對融合特征向量進行分類處理得到對應的分類向量；將取值最大的分類向量數據對應的分類類別作為本次分類結果輸出。通過本發明，可以提高分類精度。

本發明授權一種融合圖像點云特征的分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種融合圖像點云特征的分類方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取指定時段內指定攝像頭拍攝的多個圖像生成第一圖像序列；并獲取所述指定時段內與所述指定攝像頭對應的指定雷達掃描生成的多個掃描點云生成第一點云序列；所述第一圖像序列包括多個第一圖像，所述第一點云序列包括多個第一點云； 根據所述第一圖像序列和所述第一點云序列進行圖像點云融合特征提取處理生成對應的融合特征向量； 基于分類神經網絡對所述融合特征向量進行分類處理得到對應的分類向量；所述分類向量為一維向量，包括指定數量m個分類向量數據，各個所述分類向量數據分別對應一個分類類別；所述分類類別包括6類類別分別為車、行人、騎行者、綠植、柵欄和其它物體； 將取值最大的所述分類向量數據對應的所述分類類別作為本次分類結果輸出； 其中，所述指定時段為最近的一個時段；所述指定攝像頭與所述指定雷達觀測的場景相同、時間相同；所述第一圖像序列為所述指定攝像頭在所述指定時段內拍攝的圖像序列；所述第一點云序列為所述指定雷達在所述指定時段內掃描的點云序列； 所述根據所述第一圖像序列和所述第一點云序列進行圖像點云融合特征提取處理生成對應的融合特征向量，具體包括：根據所述第一圖像序列進行圖像特征提取處理生成對應的第一特征向量；根據所述第一點云序列進行點云特征提取處理生成對應的第二特征向量；對所述第一、第二特征向量進行向量合并得到對應的第三特征向量；將所述第三特征向量輸入LSTM神經網絡進行特征融合處理生成對應的融合特征向量； 所述根據所述第一圖像序列進行圖像特征提取處理生成對應的第一特征向量，具體包括：對所述第一圖像序列的所述第一圖像的數量進行統計生成第一數量b1；將所述第一圖像序列的各個所述第一圖像分別輸入ResNet18神經網絡進行特征提取處理生成對應的第一圖像特征向量；所述第一圖像特征向量的形狀為1×1024；由得到的所述第一數量b1個所述第一圖像特征向量組成所述第一特征向量；所述第一特征向量的形狀為b1×1024； 所述根據所述第一點云序列進行點云特征提取處理生成對應的第二特征向量，具體包括：對所述第一點云序列的所述第一點云的數量進行統計生成第二數量b2；將所述第一點云序列的各個所述第一點云分別輸入PointNet神經網絡進行特征提取處理生成對應的第一點云特征向量；所述第一點云特征向量的形狀為1×1024；由得到的所述第二數量b2個所述第一點云特征向量組成所述第二特征向量；所述第二特征向量的形狀為b2×1024； 所述第三特征向量的形狀為b1+b2×1024；第一數量b1為所述第一圖像序列的所述第一圖像的數量，第二數量b2為所述第一點云序列的所述第一點云的數量； 所述將所述第三特征向量輸入LSTM神經網絡進行特征融合處理生成對應的融合特征向量，具體包括：將結構為b1+b2×1024的所述第三特征向量輸入所述LSTM神經網絡，由所述LSTM神經網絡對所述第三特征向量1024個維度上的b1+b2個特征進行特征融合，從而得到對應的所述融合特征向量；所述融合特征向量的結構為1×1024； 所述分類神經網絡包括全連接網絡層和激活網絡層組成； 所述基于分類神經網絡對所述融合特征向量進行分類處理得到對應的分類向量，具體包括：將所述融合特征向量輸入所述分類神經網絡的所述全連接網絡層進行全連接運算輸出對應的全連接向量；并將所述全連接向量輸入所述激活網絡層進行分類評分得到對應的所述分類向量。

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