西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院张林让获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院申请的专利基于雷视融合的车辆目标快速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：CN115457237B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211248779.X，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于雷视融合的车辆目标快速检测方法是由张林让;余逸婷;廖桂生;罗丰;尹应增;路林伟;安怡设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于雷视融合的车辆目标快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于雷视融合的车辆目标快速检测方法，首先，将毫米波雷达经过预处理后的点云信息映射到图像像素坐标系中，得到雷达探测到的目标点云速度信息在图像上的分布；其次，利用雷达采集到的点云速度信息进行区域补偿，为图像内全部像素点赋予对应的速度信息；然后，提取图像所有像素点的RGB分量值和每个像素点在图像上的坐标位置信息，接着对RGB分量值、坐标位置、速度信息这五个维度特征信息进行融合，共同张成一组特征向量，确定聚类中心数K和K个初始聚类中心向量，再运用Kmeans算法实现像素点云聚类，分离目标像素点与背景像素点，并输出分类后结果；最后，对分类结果进行车辆目标提取，实现单帧车辆快速检测。
本发明授权基于雷视融合的车辆目标快速检测方法在权利要求书中公布了：1.基于雷视融合的车辆目标快速检测方法，其特征在于，包括： S1、通过坐标转换将雷达的点云投影到摄像机的图像上，获取雷达探测的点云速度信息在图像上的分布； S2、利用点云速度信息进行区域补偿，为图像内全部像素点赋予速度信息； S2步骤的具体过程如下：以点云中每个点为中心，以n*n窗口为邻域，将该点的速度信息赋予在该窗口内的其他像素点；而对于路灯、地面的像素点，则将速度信息补偿为0，从而将图像内全部像素点都被赋予速度信息； S3、提取图像中所有像素点的RGB颜色分量特征和像素坐标特征； S4、从RGB分量值、坐标位置、速度信息维度对像素点进行聚类，确定聚类中心数K及每个聚类中心的初始聚类中心向量； S5、运用Kmeans算法对聚类中心重新聚类，从而实现背景、车辆目标分类； S6、利用聚类结果进行车辆目标提取。
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