买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于时空上下文的道路障碍物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：CN115588183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211233008.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于时空上下文的道路障碍物检测方法是由李佐勇;汪涛;吴修恩;刘海山;吴南冰设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空上下文的道路障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时空上下文的道路障碍物检测方法。首先使用数据驱动的方法推导障碍物和道路的空间分布，以利用空间上下文信息建立场景布局模型，从而消除道路场景分布之外的误检目标并增强道路区域中障碍目标的置信度；然后，提出一种基于光流和对象区域选择的障碍物跟踪方法，以利用时间上下文信息来追踪目标，从而消除检测过程中因环境变化而导致漏检的情况；最后，融合以上两种上下文信息对路面障碍物进行检测。实验结果表明，本发明方法有效提升了路面障碍物的检测精度。

本发明授权基于时空上下文的道路障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空上下文的道路障碍物检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、使用数据驱动的方法推导障碍物和道路的空间分布，以利用空间上下文信息建立场景布局模型；具体实现方式如下： 1障碍物布局构建：对真实驾驶场景中的障碍物训练集中障碍物的分布进行数据统计；首先得到训练集中所有障碍物目标的真实边界框，并取它们的所有中心点，以热图的形式获得二维空间分布，障碍物在图像中的分布呈现出很强的规律性，其主要集中在图像的中心； 2道路布局构建：提出一种将障碍物分布映射到整个道路区域的方法，即根据障碍物的分布，在道路区域中沿横向和纵向分别给出不同的权重； 3将障碍物分布和道路分布相融合，进行归一化，以获得最终的道路场景布局；之后，通过场景布局为每个对象假设x生成一个分数SLx；然后，将从对象检测器SDx获得的对象假设分数与场景布局分数SLx相结合，以获得最终分数Sx；SLx的定义如下： 此处SLx是场景布局中对象假设x的最终得分，Mx是场景布局中对象假设x的位置得数，α是调整场景布局分数的可变参数，b是场景布局分数的固定偏差值； 根据上式，假设当分数Mx0.15时，目标位于道路分布之外，这将被视为误检；当分数为0.15Mx0.6时，认为目标位于道路区域内但靠近边界，因此检测分数不会发生变化；当得分Mx0.6时，认为物体出现在最有可能检测到障碍物的位置，得分相应增加； 步骤S2、提出一种基于光流和对象区域选择的障碍物跟踪方法； 步骤S3、融合两种上下文信息对目标进行检测并去除背景噪声； 所述提出一种基于光流和对象区域选择的障碍物跟踪方法，具体实现方式如下： 1获得前一帧和后一帧的障碍物检测结果，并选择前一帧得分SDx0.3的检测； 2为判断后续帧中是否漏检，通过扩大检测对象的检测边界框，在后续帧中定义一个搜索区域Ar；搜索区域Ar的定义如下 Arx＝bx,by,γbw+τ,βbh+τ 其中γ和β分别是选定区域宽度和高度的调整系数，τ表示区域的初始大小；bx,by是对象中心的图像坐标位置； 3如果在下一帧中遗漏了障碍物即Arx内没有相同障碍物类别的边界框，在前一帧和后一帧中裁剪出步骤2中给出的搜索区域，并使用Shi-Tomasi角点检测算法获得裁剪区域中的图像角点，并选择位于检测对象上的特征角点； 4然后使用LucasKanade光流方法跟踪裁剪区域中的特征角点，以获得前后两帧中特征角点的偏移量； 5通过获得的偏移量将前一帧中的检测边界框转移到下一帧。

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闽江学院，其通讯地址为：350121 福建省福州市闽侯县溪源宫路200号闽江学院行政楼B201；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。