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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于图像和点云融合的多物体重叠检测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：CN119810650B 。

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：202411866802.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于图像和点云融合的多物体重叠检测方法及系统是由黄楷;冯军遥;侯佳信;林晓军;王德建设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像和点云融合的多物体重叠检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像和点云融合的多物体重叠检测方法及系统，检测方法包括：获取初始图像和初始点云；对所述初始图像进行检测，获取第一检测结果；将所述第一检测结果和所述初始点云进行匹配，获取对齐矩阵；利用所述对齐矩阵，将所述初始点云投影到对应的图像上，获取深度图像；根据所述深度图像和第一检测结果，对物体重叠进行预警。本发明通过在视觉判断之后加入深度检测，进行二次检测，有效弥补了二维信息的不足。该方法不仅提高了检测的准确性，还增强了对复杂环境中物体重叠、遮挡的处理能力，为各类应用场景提供了更加鲁棒的解决方案。

本发明授权基于图像和点云融合的多物体重叠检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像和点云融合的多物体重叠检测方法，其特征在于，包括： 获取初始图像和初始点云； 对所述初始图像进行检测，获取第一检测结果；包括：将所述初始图像输入至改进的YOLOv8模型中，获取第一检测结果；所述改进的YOLOv8模型包括输入模块、主干模块、辅助模块和预测模块；所述输入模块，用于将所述初始图像缩放到统一尺寸，获取输入图像；所述主干模块，用于提取所述输入图像的图像特征，利用PoolFomer的自注意力机制提取图像特征；所述辅助模块，用于对所述图像特征进行采样连接操作，融合图像特征，使用由路径聚合网络PAN组成的模块，对主干框架提取到的特征进行采样连接操作，在上采样中使用CARAFE上采样模块；所述预测模块，用于根据融合后的图像特征，预测所述第一检测结果；所述第一检测结果包括：目标重叠图像； 将所述第一检测结果和所述初始点云进行匹配，获取对齐矩阵；包括：根据所述目标重叠图像和所述初始点云，获取2D-3D跨模态特征，包括：利用上采样模块与跳跃连接获取所述目标重叠图像的像素特征；将所述初始点云划分为均匀的体素网格，并将所述初始点云中每个点按照三维坐标分配到对应的体素中，保留包含至少一个点的体素，获取稀疏体素；对所述稀疏体素进行稀疏卷积，获取体素特征；将所述体素特征通过特征转换，转换为第一点级特征；利用PointNet++网络模型，直接获取所述初始点云的第二点级特征；将所述第一点级特征和第二点级特征进行元素及相加，获取第三点级特征；根据所述第三点级特征和所述像素特征，获取2D-3D跨模态特征； 对所述2D-3D跨模态特征进行特征融合，对融合后的特征进行交集检测； 根据交集检测的结果，去除异常特征，获取所述对齐矩阵； 利用所述对齐矩阵，将所述初始点云投影到对应的图像上，获取深度图像； 根据所述深度图像和第一检测结果，对物体重叠进行预警。

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集美大学，其通讯地址为：361021 福建省厦门市集美区银江路183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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