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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警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：CN116403185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310300321.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警方法是由孙文财;胡旭歌设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警方法在说明书摘要公布了：基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警方法，属于汽车安全驾驶技术领域，通过视觉感知的方法，利用车载摄像头和红外摄像头的图像融合技术，配合基于深度学习的目标检测算法，再通过障碍物的标定技术，更加准确地识别障碍物；本发明采用红外图像和可见光图像的视觉融合技术及目标识别与检测技术，克服了单一传感器识别的局限性和不确定性，融合各种传感器的不同特点，通过提高检测图片质量从而减小检测误差的办法，利用红外图像长于根据物体辐射差异提取边缘轮廓信息而可见光图像可以清楚凸显纹理等信息的优点加以综合，突出路面障碍物，以提高检测精度。

本发明授权基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警方法，采用基于视觉融合感知的全天候路面障碍物检测预警系统，包括红外视觉传感器、CMOS视觉传感器、障碍物检测模块、独立按键、电源模块、主控芯片、GPS模块、LED警报灯显示模块、OLED显示模块以及蜂鸣器，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行， 步骤一、车辆上设置车载摄像头和红外摄像头，并将两个摄像头采集的前方路面图像信息传入微处理器进行图像预处理； 步骤二、将所述步骤一获得图像进行融合处理， ①图像校准 可见光图像IVn×n和红外图像IRn×n进行对应点配对，两图像上相同的像素点满足ivij＝iri′j′，且满足对应点的一定邻域内像素点具有相似度，以可见光图像为基准，变换红外图像进行校准； ②图像融合 采用红外和可见光融合的无监督框架VIF-NET进行图像融合，可见光图像特征提取后的特征图以及红外图像提取的轮廓图像进入生成器1生成融合图像；采用判别器结果构建损失函数和理论确定的障碍物位置图像，通过生成器2生成对生成器1进行训练的参照图，损失函数用于约束生成器1，使模型达到纳什平衡点，隐藏层中各个神经元之间的联系和偏置达到最优值，即权重w和偏置b：衡量两个神经元之间联系的参数达到最优值，训练结束，完成图像融合； 步骤三、将所述步骤二获得的融合后图像传入YOLOv3SPP目标检测网络进行检测，采用标准化训练集，综合全局特征和局部特征，获得输出特征图； 所述步骤三YOLOv3SPP目标检测网络包括三个卷积层以及一个SPP模块，一个输入图像进行四个维度的上采样过程，获得四个输出特征图，再将四个图像随机剪裁拼接到一张图像上训练，进行融合操作； 步骤四、根据所述步骤三的输出特征图，通过目标检测算法，实时获得路面障碍物的位置信息，计算障碍物距离，根据设定的障碍物安全距离阈值判断预警； 所述步骤四障碍物安全距离阈值通过车辆制动距离确定， 式中，s1,s2,s3,s4分别为驾驶员反应时间行驶距离、制动器起作用距离、持续制动距离和放松制动器距离；τ1，τ2，τ3，τ4分别为四个阶段的持续时间s；ua0为制动前速度，abmax为最大制动减速度，α为反应时间修正系数，β为减速度修正系数，γ为初速度修正系数。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市高新产业开发区前进大街2699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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