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龙图腾网获悉江苏菲尔浦物联网有限公司申请的专利基于多源数据融合的目标探测优化方法及系统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：CN120740546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511240549.2，技术领域涉及：G01C9/00；该发明授权基于多源数据融合的目标探测优化方法及系统是由张少荃;张韵秋设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的目标探测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供的基于多源数据融合的目标探测优化方法及系统，涉及道路探测技术领域，通过电子测斜仪获得第一路基倾斜探测结果；通过激光扫描设备获得路基点云数据对第一路基倾斜探测结果进行优化校正，获得第二路基倾斜探测结果；通过图像序列进行车辆识别、车辆侧倾识别和车辆速度识别，获得多个对应识别结果；进而对车辆侧倾信息进行优化校正；依据校正结果对第二路基倾斜探测结果进行优化校正，获得第三路基倾斜探测结果，解决了路基倾斜检测中存在的精度不足、实时性差、数据单一导致的信息缺失的技术问题，达到了高精度、实时性的路基倾斜综合探测与分析，进而确保了道路维护的可靠性，保障了行路安全。

本发明授权基于多源数据融合的目标探测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的目标探测优化方法，其特征在于，所述方法包括： 通过物联网采集电子测斜仪检测获得的目标道路区域的路基的第一路基倾斜探测结果； 通过物联网采集激光扫描设备扫描获得的所述目标道路区域的路基的路基点云数据，进行路基拟合，获得路基倾斜拟合结果，对所述第一路基倾斜探测结果进行优化校正，获得第二路基倾斜探测结果； 通过物联网采集所述目标道路区域多个车辆经过时的经过图像序列，进行车辆识别、车辆侧倾识别和车辆速度识别，获得多个车辆特征信息、多个车辆侧倾信息和多个车辆速度信息； 根据所述多个车辆速度信息结合所述多个车辆特征信息，对所述多个车辆侧倾信息进行优化校正，获得多个校正车辆侧倾信息； 根据所述多个校正车辆侧倾信息，分类获得多个路基倾斜分析结果，对所述第二路基倾斜探测结果进行优化校正，获得第三路基倾斜探测结果； 其中，通过物联网采集电子测斜仪检测获得的目标道路区域的路基的第一路基倾斜探测结果，包括： 在目标道路区域的路基探测位置，配置电子测斜仪，并基于物联网进行连接，其中，目标道路区域为弯道区域； 通过物联网采集所述电子测斜仪测试获得的路基的多个路基测斜结果，并计算获得第一路基倾斜探测结果，其中，每个路基测斜结果包括路基倾斜度； 其中，通过物联网采集激光扫描设备扫描获得的所述目标道路区域的路基的路基点云数据，进行路基拟合，获得路基倾斜拟合结果，对所述第一路基倾斜探测结果进行优化校正，包括： 通过物联网采集激光扫描设备扫描获得的所述目标道路的路基的路基点云数据； 获取多个样本路基拟合锚框，其中，所述多个样本路基拟合锚框内的路基倾斜度不同； 采用所述多个样本路基拟合锚框，在所述路基点云数据内进行遍历拟合，获得路基拟合度最大的样本路基拟合锚框，作为路基倾斜拟合结果； 输出所述路基倾斜拟合结果内样本路基拟合锚框的路基倾斜度，对所述第一路基倾斜探测结果进行优化校正计算，获得第二路基倾斜探测结果； 其中，通过物联网采集所述目标道路区域多个车辆经过时的经过图像序列，进行车辆识别、车辆侧倾识别和车辆速度识别，获得多个车辆特征信息、多个车辆侧倾信息和多个车辆速度信息，包括： 对多个车辆经过时的多个经过图像序列内的多个经过图像进行车辆识别，获得多个识别车辆集合，其中，通过采集样本经过图像集合和样本识别车辆集合，训练车辆识别器，进行车辆识别； 基于slowfast网络，对所述多个经过图像序列进行车辆侧倾识别和车辆速度识别，获得多个车辆侧倾信息和多个车辆速度信息； 其中，基于slowfast网络，对所述多个经过图像序列进行车辆侧倾识别和车辆速度识别，包括： 按照第一抽取步长，分别对所述多个经过图像序列进行经过图像抽取和下采样处理，获得多个第一经过图像集； 按照大于所述第一抽取步长的第二抽取步长，分别对所述多个经过图像序列进行经过图像抽取，获得多个第二经过图像集； 基于所述目标道路区域的历史监测数据，采集多个样本第一经过图像集、多个样本第二经过图像集，并获取样本车辆侧倾信息集合和样本车辆速度信息集合； 采用所述多个样本第一经过图像集、多个样本第二经过图像集、样本车辆侧倾信息集合和样本车辆速度信息集合，基于slowfast网络，训练车辆经过特征识别器； 采用所述车辆经过特征识别器，对所述多个第一经过图像集和多个第二经过图像集进行输入识别，获得多个车辆侧倾信息和多个车辆速度信息。

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