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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法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：CN114114312B 。

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：202111403257.8，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法是由冯明驰;宋贵林;邓程木;梁晓雄;李成南;王鑫;刘景林;孙博望;岑明设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法，属于自动驾驶、三维目标检测领域。包括以下步骤：1.多焦距相机由长短焦相机组成，对多焦距相机和激光雷达数据时空同步处理。2.利用分割网络分别对多焦距相机图像语义分割，利用分割结果生成视锥体，将激光雷达点云分别投影到长焦、短焦图像形成的视锥进行三维目标检测。3.利用多尺度图像金字塔实现长短焦图像特征点的精确匹配，通过特征匹配建立长短焦分割图像目标间的联系，通过这种联系对三维目标的数据关联和数据融合。本发明能应用在自动驾驶或辅助驾驶车辆上，对车辆周围进行环境感知，具有分类准确，定位精度高的特点，特别是对远距离目标检测精度有提高。

本发明授权一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多焦距相机与激光雷达融合的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用长短焦相机采集车辆前方的图像，对车辆前方的环境进行感知，激光雷达感知车辆周围的环境，对多焦距相机和激光雷达联合标定，通过时空同步算法，对图像数据和激光雷达采集的点云数据进行时空同步； 用神经网络分别对长短焦图像语义分割，利用分割结果生成长短焦图像的视锥，将点云分别投影到长短焦相机分割图像形成的视锥，视锥中的点云作为目标点云，求得目标点云的质心，设定阈值，质心深度小于阈值的直接输入点云网络预测目标三维信息，质心深度大于阈值的对点云预处理后预测目标的三维信息； 利用多尺度图像金字塔实现长短焦图像特征点的匹配，通过特征匹配建立长短焦分割图像目标间的联系，通过这种联系对三维目标进行数据关联和数据融合； 所述用神经网络分别对长短焦图像语义分割，利用分割结果生成长短焦图像的视锥，具体包括： 使用一语义分割网络分别对长焦、短焦相机图像语义分割，得到目标的类别ci和语义分割区域；语义分割网络指的是将图像中的每个像素分为一个类别，同一类物体具有相同的类别标签；一般由卷积层和池化层提取图像的特征，图片分辨率降低，特征层增加，再由反卷积层将图片分辨率恢复原始图片大小，得到图像中物体的类别和像素位置； 利用所得的语义分割区域，结合标定好的长、短焦相机内参和投影矩阵，生成视锥，利用激光雷达和相机间的转换关系RT矩阵，将激光雷达获得的点云数据投影到视锥中，过滤掉视锥外的点云，保留视锥内的点云； 视锥图像中一区域可由光轴和该区域生成金字塔形状，由相平面至远处平面物体都会成像到该区域，使用语义分割获取检测物体的边缘，由该边缘生成视锥；根据相机的内参和投影矩阵，得到相机光心的三维坐标和像平面中一点的三维坐标，即可由两点绘制三维空间中的一条直线，沿语义分割所得目标的掩码边缘所有像素点与光心可建立视锥面； 所述求得目标点云的质心，设定阈值，质心深度小于阈值的直接输入点云网络预测目标三维信息，质心深度大于阈值的对点云预处理后预测目标的三维信息；具体包括： 采用随机一致性算法，利用点云的欧式距离，计算每个目标的点云的中心点作为该目标的质心xi,yi,zi； 设定一个距离阈值zt，当视锥中的目标质心的深度信息zi小于该阈值时，将视锥中的点云输入点云检测网络，获得目标的类别，中心点位置，长宽高和偏航角； 当视锥中的目标质心的深度信息zi大于该阈值时，以目标点云的质心为原点，相机坐标系的光心方向为z轴，右方为x轴建立右手坐标系，以目标点云的空间范围建立三维框；将点云质心，三维框与分割所得的目标类别ci输入到神经网络，对目标的质心和三维框进行回归； 所述采用随机采样一致性算法，利用点云的欧式距离，计算每个目标的点云的中心点作为该目标的质心xi,yi,zi； 随机采样一致性算法是从一组包含异常值的观测数据集中估计其数学模型参数的迭代方法；随机选取一视锥中点云的一个点x,y,z，计算其与视锥中所有点的欧式距离和N为视锥中点云的总数，j为视锥中一点云，迭代g次，取其中使欧式距离和最小的一点xi,yi,zi作为该目标的质心。

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