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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別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：CN114187464B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111381630.4，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別方法是由黃成;黃潔雨;王力立;徐志良設計研發完成，并于2021-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別方法，該方法為：激光雷達點云數據預處理提取特征；將單目攝像機采集到的圖像與點云進行標定，為雷達點云數據加入RGB信息；計算目標隸屬度，構建初步概率分配函數模型；根據證據間的皮爾遜相關系數計算證據體之間的相關性矩陣，進行歸一化，計算出各證據體的可信度；利用可信度對各證據體的初步概率分配函數模型進行加權平均得到最終加權平均證據體，根據DS證據組合規則進行融合；將上一周期識別結果作為一個新的證據體，重新構建概率分配函數，重新計算證據體之間的相關性矩陣，多次迭代獲得最終的融合結果。本發明概率分配合理、運算簡單、計算量小，目標識別的準確度更高。

本發明授權復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜環境下激光雷達與視覺融合的多周期目標識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、激光雷達點云數據預處理，平面分割去除背景，之后進行點云聚類，從而提取特征；步驟2、將單目攝像機采集到的圖像與點云進行標定，為激光雷達點云數據加入RGB信息；步驟3、根據傳感器探測到的數據特征信息計算目標隸屬度，從而構建初步概率分配函數模型；步驟4、根據證據間的皮爾遜相關系數計算證據體之間的相關性矩陣，進行歸一化，計算出各證據體的可信度；步驟5、利用可信度對n個證據體的初步概率分配函數模型進行加權平均，獲得最終加權平均證據體，并根據DS證據組合規則進行融合；步驟6、將上一周期識別結果作為一個新的證據體，重新構建概率分配函數，然后返回步驟4，重新進行多次迭代，獲得最終的融合結果；步驟3中，根據傳感器的探測到的數據特征信息計算目標隸屬度，從而構建初步概率分配函數模型，具體為：根據誤差的實際分布情況，采用正態分布的概率分配函數計算目標隸屬度；設T＝{T1…Ti…Tm}為m個傳感器測得的一組測試數據集，X＝{X1…Xk…Xn}為目標可能屬于的類別集合，則測試目標T的第i個特性值Ti屬于第k個目標類別Xk的隸屬度為： 其中是第i個傳感器測得的第k個目標類別Xk的數據均值，是Xk數據的標準差；計算出隸屬度矩陣后，對隸屬度進行歸一化： 從而得到初步的證據體矩陣： 滿足則構建出初步概率分配函數模型。

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南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200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”。