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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120009862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510063029.2，技术领域涉及：G01S7/497；该发明授权跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统是由秦勇;连丽容;高阳;李威;孟凡腾;连文斌设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统，属于激光雷达与相机的在线外参标定技术领域，利用静态标定结果获得初始外参，通过将激光雷达点云投影到虚拟相机视角，生成与相机图像对齐的LIP图像，对LIP图像和RGB图像进行跨模态分割，提取语义掩码，通过策略生成跨模态特征点对，结合PnP算法进行初步外参计算；通过多模态损失函数进行全局优化，引入帧间平滑和增量优化策略，确保外参的精确估计。最终，优化后的外参矩阵应用于后续帧的投影与匹配，能够实时适应环境变化和数据动态更新。本发明具有高精度、实时性，克服离线标定依赖特定标定目标、无法应对动态环境变化的不足，适应高速运动和复杂环境中的应用需求。

本发明授权跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法，其特征在于，包括： 采集激光雷达点云和RGB图像数据，根据静态标定的结果，获得初始外参，作为后续在线优化的初始值； 根据初始外参，将点云投影到虚拟相机的视角，生成激光雷达强度投影LIP图像，形成与相机图像对齐的跨模态投影数据；包括：利用初始外参矩阵，将激光雷达点云转换到相机坐标系下，只保留深度值大于零的点，以确保点云投影在相机视野范围内；使用相机内参矩阵将相机坐标系下的点云投影到图像平面；对于每个像素点，根据点云投影结果，将对应的激光雷达强度值映射到图像矩阵，如果多个点云投影到同一像素点，则采用深度最近点策略，仅保留深度值最小的点；对生成的LIP图像进行插值和滤波，填补稀疏点云导致的空洞区域，使得图像更具连续性和可用性，生成的LIP图像与相机视角一致； 对LIP图像和RGB图像进行跨模态分割，提取语义掩码，重点提取显著目标区域并过滤低置信度区域；包括：对LIP图像和RGB图像进行归一化处理，以统一跨模态数据的特性；使用一个跨模态语义分割网络对两种图像进行分割，分别提取语义掩码；对生成的语义掩码提取显著区域，若目标类别的置信度小于阈值，则移除该像素点，对生成的语义掩码进行逻辑与操作，仅保留两种模态分割结果一致的像素点；对保留的像素点应用形态学操作平滑边界，去除孤立小区域，最终得到的语义掩码包含显著目标区域的跨模态一致分割结果，过滤了低置信度区域，并增强了匹配点提取的可靠性和鲁棒性； 通过计算LIP图像和RGB图像中的特征描述符进行实例匹配，在实例匹配锁定的实例目标区域内，进行角点匹配，利用仿射变换动态调整LIP图像的掩码，生成跨模态特征匹配点对； 将匹配点对基于PnP算法计算外参，引入帧间平滑和增量优化策略，并结合重投影误差、语义一致性和几何一致性的多模态损失函数进行全局优化，得到优化后的外参矩阵。

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