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龍圖騰網(wǎng)恭喜濟(jì)南瑞源智能城市開發(fā)有限公司申請的專利一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法、設(shè)備及介質(zhì)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：CN120012025B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20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：202510473031.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法、設(shè)備及介質(zhì)是由馮衛(wèi)欣;王配華;趙銘;金衍廣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本說明書實(shí)施例公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及路面感知技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過目標(biāo)道路中彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道邊緣節(jié)點(diǎn)，獲取彎道區(qū)域的實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)，基于實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)，進(jìn)行道路彎道特征分析，確定每個(gè)彎道區(qū)域的彎道部署信息；通過彎道部署信息，對彎道區(qū)域進(jìn)行多級觸發(fā)感知，確定彎道區(qū)域?qū)?yīng)的多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)，包括初級振動感知、二級雷達(dá)聚焦感知和三級光學(xué)驗(yàn)證感知；根據(jù)預(yù)先獲取的實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，對多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)協(xié)同驗(yàn)證，確定彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度；基于彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度，對多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征融合，以確定彎道區(qū)域?qū)?yīng)的異常風(fēng)險(xiǎn)信息。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的路面感知方法，其特征在于，所述方法包括：通過目標(biāo)道路中彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道邊緣節(jié)點(diǎn)，獲取所述彎道區(qū)域的實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)，以基于所述實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)，進(jìn)行道路彎道特征分析，確定每個(gè)所述彎道區(qū)域的彎道部署信息，其中，所述彎道部署信息包括多模態(tài)傳感器對應(yīng)的部署工作模式；通過所述彎道部署信息，對所述彎道區(qū)域進(jìn)行多級觸發(fā)感知，以確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)，其中，所述多級觸發(fā)感知包括初級振動感知、二級雷達(dá)聚焦感知和三級光學(xué)驗(yàn)證感知；根據(jù)預(yù)先獲取的實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，對所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)協(xié)同驗(yàn)證，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度；基于所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度，對所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征融合，以確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的異常風(fēng)險(xiǎn)信息;基于所述實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)，進(jìn)行道路彎道特征分析，確定每個(gè)所述彎道區(qū)域的彎道部署信息，具體包括：獲取所述實(shí)時(shí)彎道道路參數(shù)中的實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)和彎道幾何特征數(shù)據(jù)，其中，所述實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)車流量和實(shí)時(shí)平均車速數(shù)據(jù)，所述彎道幾何特征數(shù)據(jù)包括所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道曲率參數(shù)；通過所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道曲率參數(shù)和所述實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)，對預(yù)先設(shè)置的地面振動傳感器進(jìn)行采集參數(shù)設(shè)置，以確定實(shí)時(shí)彎道部署信息，其中，所述實(shí)時(shí)彎道部署信息包括有效監(jiān)測半徑和采樣頻率;通過所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道曲率參數(shù)和所述實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)，對預(yù)先設(shè)置的地面振動傳感器進(jìn)行采集參數(shù)設(shè)置，以確定實(shí)時(shí)彎道部署信息，具體包括：通過所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的彎道曲率參數(shù)和預(yù)先設(shè)置的基準(zhǔn)間距對應(yīng)的基準(zhǔn)曲率參數(shù)，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的曲率調(diào)整因子，以基于所述曲率調(diào)整因子，對預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)監(jiān)測半徑進(jìn)行修正，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的有效監(jiān)測半徑；根據(jù)所述實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)車流量，確定所述實(shí)時(shí)車流量對應(yīng)的車流量等級，以匹配所述車流量等級下的基準(zhǔn)頻率；基于所述實(shí)時(shí)平均車速，對所述基準(zhǔn)頻率進(jìn)行車速補(bǔ)償，確定所述彎道區(qū)域內(nèi)所述地面振動傳感器對應(yīng)的采樣頻率；根據(jù)預(yù)先獲取的實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，對所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)協(xié)同驗(yàn)證，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度，具體包括：獲取所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)中的異常特征信息和異常位置數(shù)據(jù)，其中，所述異常位置數(shù)據(jù)包括異常振動時(shí)空信息、異常區(qū)域點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)和異常光學(xué)特征坐標(biāo)數(shù)據(jù)；通過特征點(diǎn)匹配，將所述異常振動時(shí)空信息和所述異常區(qū)域點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)，映射至所述異常光學(xué)特征坐標(biāo)中，以確定每個(gè)異常特征點(diǎn)對應(yīng)的多模態(tài)異常特征；根據(jù)所述實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，對每個(gè)異常特征點(diǎn)對應(yīng)的多模態(tài)異常特征進(jìn)行時(shí)空維度驗(yàn)證，生成所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度;根據(jù)所述實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，對每個(gè)異常特征點(diǎn)對應(yīng)的多模態(tài)異常特征進(jìn)行時(shí)空維度驗(yàn)證，生成所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度，具體包括：根據(jù)所述實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，確定多個(gè)模態(tài)對應(yīng)的模態(tài)權(quán)重組合，以基于所述模態(tài)權(quán)重組合，對每個(gè)所述異常特征點(diǎn)對應(yīng)的多模態(tài)異常特征進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，確定每個(gè)所述異常特征點(diǎn)對應(yīng)的多模態(tài)驗(yàn)證置信度；對每個(gè)所述異常特征點(diǎn)的多模態(tài)驗(yàn)證置信度計(jì)算平均值，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度；基于所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域異常置信度，對所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征融合，以確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的異常風(fēng)險(xiǎn)信息，具體包括：當(dāng)所述區(qū)域異常置信度不小于預(yù)設(shè)的置信度閾值時(shí)，獲取所述多模態(tài)道路異常數(shù)據(jù)中的異常特征信息，其中，所述異常特征信息包括異常振動譜、異常反射強(qiáng)度梯度和異常光學(xué)特征；根據(jù)所述異常特征信息，對所述彎道區(qū)域進(jìn)行多模態(tài)特征融合，以識別所述彎道區(qū)域內(nèi)的道路積水異常信息，其中，所述道路積水異常信息包括道路積水深度數(shù)據(jù)；獲取實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)，以基于所述實(shí)時(shí)道路數(shù)據(jù)和所述道路積水異常信息，對所述彎道區(qū)域進(jìn)行動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)量化，確定動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；通過所述動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，確定所述彎道區(qū)域?qū)?yīng)的異常風(fēng)險(xiǎn)信息，其中，所述異常風(fēng)險(xiǎn)信息包括異常風(fēng)險(xiǎn)等級和風(fēng)險(xiǎn)處置策略。

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