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龙图腾网获悉广西交科集团有限公司申请的专利一种基于双目相机的雷视融合事件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：CN115690713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211363497.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于双目相机的雷视融合事件检测方法是由李小勇;黎云飞;唐文娟;夏光亮;周宜傧;马华杰;陈小波;王玲容;覃泓铭设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目相机的雷视融合事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双目相机的雷视融合事件检测方法，包括如下步骤：目标检测，利用双目相机与一台雷达采集道路目标信息；数据预处理，将双目相机根据标定的坐标系测量值映射到雷达坐标系中；航迹预测，获得目标未来时刻的位置和运动状态，形成目标航迹；目标关联，将一定时间差内，满足门限、车道号条件的雷达与双目相机目标进行配对；航迹更新，重复数据预处理、航迹预测、目标关联步骤对航迹进行实时更新；航迹起始，基于筛选得到的点迹生成新航迹，完成航迹初始化；属性计算，进一步处理得到平滑、稳定、安全航迹；航迹输出，输出处理后的航迹和特征信息结果，从而实现目标车辆动态跟踪查询和可视化；为行车轨迹和车辆特征信息可视化提供更快捷的数据支撑，实现高速公路路面目标车辆实时跟踪和信息查询服务高效化。

本发明授权一种基于双目相机的雷视融合事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目相机的雷视融合事件检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：目标检测,利用双目相机与一台雷达采集道路目标信息，通过双目立体匹配算法获取三维坐标的值，即为深度信息；利用视觉目标检测神经网络获取左图像中目标的类别与二维位置信息，作为左相机视觉检测信息；结合深度信息与左相机视觉检测信息，获取目标三维视觉检测结果；雷达获取车辆位置坐标和运动状态信息； 步骤S2：数据预处理，将双目相机根据标定的内参K、旋转矩阵R和平移矩阵t通过转化模型将采集目标的坐标系测量值映射到雷达坐标系中，实现空间同步；在同一时间片内对双目相机和雷达采集的目标观测数据按照测量精度进行增量排序，将高精度观测时间上的数据分别向最低精度时间点，按照运动状态进行内插、外推，实现双目相机雷达时间上的时间同步；按照雷达相邻采集周期内目标运动状态变化一定范围极限原则，进行有效目标一致性检验，消除假目标和空目标的干扰；转化模型如下式： 式中，K为内参、R为旋转矩阵，t为平移矩阵； 步骤S3：航迹预测，根据雷达采集的车辆历史轨迹数据，基于滤波模块恒定加速度模型，以历史时刻的xy坐标、xy方向速度、xy方向加速度值计算出下一时刻对应特征预测值；基于滤波模块恒定转弯率和速度模型，以历史时刻的速度、偏航角和角速度计算出下一时刻对应特征预测值；统计预测值，获得目标未来时刻的位置和运动状态，形成目标航迹； 步骤S4：目标关联，按照测量目标纵向距离的不同进行匹配门限的设定，根据雷达航迹中包含的时间与车道号信息与双目相机中的进行匹配，将一定时间差内，满足门限、车道号条件的雷达与双目相机目标进行配对； 步骤S5：航迹更新，根据目标关联结果，将轨迹坐标与运动状态预测值更新至对应的车辆上，针对车辆的航迹进一步处理，并根据下一时间片的雷达以及双目相机采集信息重复数据预处理、航迹预测、目标关联步骤对航迹进行实时更新； 步骤S6：航迹起始，根据出现的与所有航迹均不相关的点迹，基于已确立的相关波门，判断该点迹是否满足航迹的时空约束，对生成的量测点迹进行筛选，过滤其他目标的真实量测点和噪声杂波，通过DBSCAN聚类算法，基于筛选得到的点迹生成新航迹，完成航迹初始化； 步骤S7：属性计算，根据航迹初始化结果和目标航迹，生成起始和未来时刻参考点，通过计算优化进一步处理得到平滑、稳定、安全航迹； 步骤S8：航迹输出，基于双目相机数据进行感兴趣区域计算，根据候选区域选择对应目标，输出处理后的航迹和特征信息结果，从而实现目标车辆动态跟踪查询和可视化。

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