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龍圖騰網恭喜湖南省交通科學研究院有限公司;湖南大學申請的專利基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法及系統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：CN119478860B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510077489.0，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法及系統是由戴劍軍;鄧露;陳賢謀;孔烜;黃焱;周驍卓;羅新宇;謝英杰;姚千成;劉奉江;華實設計研發完成，并于2025-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法及系統。所述方法包括以下步驟：通過雷達監測設備采集運輸車途中監測雷達信號；根據運輸車途中監測雷達信號進行雷達信號的運輸車特性分析，生成運輸車特性數據；利用高分辨率監控設備采集運輸車途中視覺數據；根據運輸車途中視覺數據進行運輸車途中視覺特征分析，生成運輸車途中視覺特征數據；根據運輸車特性數據以及運輸車途中視覺特征數據分別進行運輸車外部異構數據映射及運輸車動態特征模式識別，分別生成運輸車外部異構數據矩陣以及運輸車動態特征模式數據。本申請基于雷達與視覺融合進行大件運輸車的車輛識別，更全面的識別大件運輸車的車輛信息。

本發明授權基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于雷達與視覺融合的大件運輸車輛識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取大件運輸車途中監管區域數據；通過雷達監測設備以及大件運輸車途中監管區域數據進行運輸車途中監測雷達信號采集，以生成運輸車途中監測雷達信號；根據運輸車途中監測雷達信號進行雷達信號的運輸車特性分析，生成運輸車特性數據，其中所述運輸車特性數據包括運輸車靜態幾何數據以及運輸車運動學數據；其中，步驟S1包括以下步驟：步驟S11：獲取大件運輸車途中監管區域數據；步驟S12：通過雷達監測設備以及大件運輸車途中監管區域數據進行運輸車途中監測雷達信號采集，以生成運輸車途中監測雷達信號，其中所述大件運輸車途中雷達監測信號包括靜態尺寸監測雷達信號以及動態運動學監測雷達信號；步驟S13：根據靜態尺寸監測雷達信號進行幅度峰值提取，生成幅度峰值尺寸監測雷達信號；步驟S14：根據幅度峰值尺寸監測雷達信號進行運輸車靜態幾何數據分析，生成運輸車靜態幾何數據；步驟S15：基于動態運動學監測雷達信號進行運輸車運動學數據分析，以得到運輸車運動學數據；其中，步驟S15包括以下步驟：步驟S151：根據動態運動學監測雷達信號進行信號接收角度解析，生成信號接收角度數據，并通過信號接收角度數據進行運輸車角度分析，生成運輸車角度數據；步驟S152：根據動態運動學監測雷達信號進行信號接收時間差測量分析，生成信號接收時間差數據，并通過信號接收時間差數據以及信號接收角度數據進行運輸車行徑數據評估處理，生成運輸車行徑數據評估數據；步驟S153：根據動態運動學監測雷達信號進行信號頻率變化解析，生成信號頻率變化解析數據，并通過信號頻率變化解析數據、信號接收時間差數據以及信號接收角度數據進行多普勒效應的運輸車速率分析，生成運輸車速率數據；步驟S154：將運輸車角度數據、運輸車行徑數據評估數據以及運輸車速率數據進行數據整合，生成運輸車運動學數據；步驟S2：利用高分辨率監控設備以及大件運輸車途中監管區域數據進行運輸車途中視覺數據采集，生成運輸車途中視覺數據；根據運輸車途中視覺數據進行運輸車途中視覺特征分析，生成運輸車途中視覺特征數據，其中所述運輸車途中視覺特征數據包括靜態運輸車外觀特征數據以及運輸車運輸特征數據；步驟S3：根據運輸車靜態幾何數據以及靜態運輸車外觀特征數據進行運輸車外部異構數據映射，以生成運輸車外部異構數據矩陣；步驟S4：根據運輸車運動學數據以及運輸車運輸特征數據進行運輸車動態特征模式識別，生成運輸車動態特征模式數據；步驟S5：將運輸車外部異構數據矩陣以及對應的運輸車動態特征模式數據傳輸至終端執行大件運輸車的車輛識別反饋作業。

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湖南省交通科學研究院有限公司;湖南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市天心區新聯南路126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”。