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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司;东风悦享科技有限公司申请的专利一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法、系统及介质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：CN115797912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211634772.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法、系统及介质是由占锐;吴云龙;刘洛川;崔雨心;刘文智设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法、系统及介质，该方法包括F1：车辆行驶过程中，基于车载激光雷达获取目标点云数据并进行时间戳标定，基于车载相机获取目标图像数据并进行时间戳标定；F2：将目标点云数据和目标图像数据进行时间同步，输出同步目标点点云数据和同步目标图像数据；F3：提取图像检测框对应的视锥中所有点云数据并聚类，输出视锥内点云聚类结果。本发明不仅解决目前感知系统视觉与激光的后融合关联失效问题，而且该融合算法可解决自动驾驶车辆在不平整路面上行驶时，遇到诸如车辙印或不影响行车的路面凸起被聚类为障碍物，所引起的频繁急刹车问题，提升自动驾驶车辆的行车流畅度。

本发明授权一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉深度学习和激光点云的数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： F1.车辆行驶过程中，基于车载激光雷达获取目标点云数据并进行时间戳标定，基于车载相机获取目标图像数据并进行时间戳标定； F2.将目标点云数据和目标图像数据进行时间同步，输出同步目标点点云数据和同步目标图像数据； F3.将同步目标点点云数据投影到同步目标图像数据，提取图像检测框对应的视锥中所有点云数据并聚类，输出视锥内点云聚类结果； F4.基于同步目标图像数据，进行图像深度学习网络推理并采用ByteTrack的MOT算法，输出跟踪和滤波后的带有目标ID属性的图像2D检测框； F5.将所述视锥内点云聚类结果和所述图像2D检测框进行拟合匹配，输出融合后的目标位置、轮廓和类别； 在步骤F5中，所述视锥内点云聚类结果和所述图像2D检测框进行拟合匹配，包括以下步骤： F51.计算所述视锥内点云聚类结果与所述图像2D检测框的IOU，并按从大到小排序； F52.基于所述IOU，计算所述视锥内点云聚类结果投影到图像上的宽高比lidar_whr，图像检测框的宽高比img_whr，然后计算聚类的宽高比指标whr，计算函数为whr=1-lidar_whrimg_whr，输出所有聚类的宽高比按照从小到大排序； F53.基于所有聚类的宽高比按照从小到大排序，设置预设阀值，输出大于预设阀值的聚类的宽高比，从而输出融合后的目标位置、轮廓和类别。

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