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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备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：CN116205989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310015876.2，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备是由秦也辰;史少阳;陈凯;韩逸飞;徐涛设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备。该方法包括：逐帧同步激光雷达的点云数据以及相机拍摄的图像数据；根据点云数据生成稀疏深度图像；根据稀疏深度图像以及图像数据确定稠密深度图像，并结合相机的内参矩阵，将稠密深度图像投影生成稠密点云；根据稠密点云生成第一目标初步识别结果；利用离线训练的路面目标检测模型识别图像数据中的第二目标初步识别结果；融合第一目标初步识别结果以及第二目标初步识别结果生成基于激光雷达与相机的驾驶场景下的目标的边界框；将边界框投影至所述稠密点云中，生成目标的尺寸信息以及所述目标相对于所述车辆平台的位置信息。本发明提高了目标检测识别效果。

本发明授权基于激光雷达与相机融合的目标检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达与相机融合的目标检测方法，其特征在于，包括： 联合标定激光雷达、相机以及车辆平台，并对激光雷达与相机进行时间戳对齐，逐帧同步所述激光雷达的点云数据以及所述相机拍摄的图像数据； 根据所述点云数据生成稀疏深度图像； 根据所述稀疏深度图像以及所述图像数据确定稠密深度图像，并结合所述相机的内参矩阵，将所述稠密深度图像投影生成稠密点云； 根据所述稠密点云生成第一目标初步识别结果；所述第一目标初步识别结果为基于激光雷达点云的驾驶场景下的目标初步识别结果；所述驾驶场景下的目标包括常见目标以及异常目标； 利用离线训练的路面目标检测模型识别所述图像数据中的第二目标初步识别结果；所述第二目标初步识别结果为基于相机图像的驾驶场景下的目标初步识别结果； 融合所述第一目标初步识别结果以及所述第二目标初步识别结果生成基于激光雷达与相机的驾驶场景下的目标的边界框； 将所述边界框投影至所述稠密点云中，生成目标的尺寸信息以及所述目标相对于所述车辆平台的位置信息。

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