成都市技师学院(成都工贸职业技术学院、成都市高级技工学校、成都铁路工程学校)袁月飞获国家专利权
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龙图腾网获悉成都市技师学院(成都工贸职业技术学院、成都市高级技工学校、成都铁路工程学校)申请的专利一种动态障碍物识别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：CN120635611B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511133543.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种动态障碍物识别方法是由袁月飞;肖红;凌雯茜;赵永康设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种动态障碍物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态障碍物识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先提取不同帧图像中的动态障碍物区域，进而在各区域中选出最大、中等缩放及最小缩放障碍物区域；随后对三类区域分别获取多层低频图像，经同一尺度对齐相加后得到对应的低频增强图像；最后利用低频融合障碍物分类模型处理增强图像，实现对动态障碍物类型的准确识别。本发明通过多尺度低频图像增强与融合分类模型的结合，有效提升了动态障碍物的识别精度。
本发明授权一种动态障碍物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种动态障碍物识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取不同帧图像中动态障碍物区域； 在各个动态障碍物区域中提取最大障碍物区域、中等缩放障碍物区域和最小缩放障碍物区域； 提取最大障碍物区域、中等缩放障碍物区域和最小缩放障碍物区域的过程包括： 对各个动态障碍物区域按面积大小取最大障碍物区域、最小障碍物区域和中等障碍物区域； 将中等障碍物区域缩放为最大障碍物区域的一半，得到中等缩放障碍物区域； 将最小障碍物区域缩放为中等缩放障碍物区域的一半，得到最小缩放障碍物区域； 对最大障碍物区域、中等缩放障碍物区域和最小缩放障碍物区域分别获取多层低频图像，并进行同一尺度对齐相加，得到第一低频增强图像、第二低频增强图像和第三低频增强图像； 采用低频融合障碍物分类模型处理第一低频增强图像、第二低频增强图像和第三低频增强图像，得到动态障碍物的类型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都市技师学院(成都工贸职业技术学院、成都市高级技工学校、成都铁路工程学校)，其通讯地址为：610000 四川省成都市郫县红光镇港通北三路1899号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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