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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京理工大學(xué)申請的專利復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114187464B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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?zhí)?專利號為：202111381630.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/762；該發(fā)明授權(quán)復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法是由黃成;黃潔雨;王力立;徐志良設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法，該方法為：激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)預(yù)處理提取特征；將單目攝像機采集到的圖像與點云進(jìn)行標(biāo)定，為雷達(dá)點云數(shù)據(jù)加入RGB信息；計算目標(biāo)隸屬度，構(gòu)建初步概率分配函數(shù)模型；根據(jù)證據(jù)間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算證據(jù)體之間的相關(guān)性矩陣，進(jìn)行歸一化，計算出各證據(jù)體的可信度；利用可信度對各證據(jù)體的初步概率分配函數(shù)模型進(jìn)行加權(quán)平均得到最終加權(quán)平均證據(jù)體，根據(jù)DS證據(jù)組合規(guī)則進(jìn)行融合；將上一周期識別結(jié)果作為一個新的證據(jù)體，重新構(gòu)建概率分配函數(shù)，重新計算證據(jù)體之間的相關(guān)性矩陣，多次迭代獲得最終的融合結(jié)果。本發(fā)明概率分配合理、運算簡單、計算量小，目標(biāo)識別的準(zhǔn)確度更高。

本發(fā)明授權(quán)復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)與視覺融合的多周期目標(biāo)識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)預(yù)處理，平面分割去除背景，之后進(jìn)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(jìn)行標(biāo)定，為激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)加入RGB信息；步驟3、根據(jù)傳感器探測到的數(shù)據(jù)特征信息計算目標(biāo)隸屬度，從而構(gòu)建初步概率分配函數(shù)模型；步驟4、根據(jù)證據(jù)間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算證據(jù)體之間的相關(guān)性矩陣，進(jìn)行歸一化，計算出各證據(jù)體的可信度；步驟5、利用可信度對n個證據(jù)體的初步概率分配函數(shù)模型進(jìn)行加權(quán)平均，獲得最終加權(quán)平均證據(jù)體，并根據(jù)DS證據(jù)組合規(guī)則進(jìn)行融合；步驟6、將上一周期識別結(jié)果作為一個新的證據(jù)體，重新構(gòu)建概率分配函數(shù)，然后返回步驟4，重新進(jìn)行多次迭代，獲得最終的融合結(jié)果；步驟3中，根據(jù)傳感器的探測到的數(shù)據(jù)特征信息計算目標(biāo)隸屬度，從而構(gòu)建初步概率分配函數(shù)模型，具體為：根據(jù)誤差的實際分布情況，采用正態(tài)分布的概率分配函數(shù)計算目標(biāo)隸屬度；設(shè)T＝{T1…Ti…Tm}為m個傳感器測得的一組測試數(shù)據(jù)集，X＝{X1…Xk…Xn}為目標(biāo)可能屬于的類別集合，則測試目標(biāo)T的第i個特性值Ti屬于第k個目標(biāo)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(biāo)類別Xk的數(shù)據(jù)均值，是Xk數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；計算出隸屬度矩陣后，對隸屬度進(jìn)行歸一化： 從而得到初步的證據(jù)體矩陣： 滿足則構(gòu)建出初步概率分配函數(shù)模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京理工大學(xué)，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)200號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。