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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别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：CN120673380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511168152.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别方法及系统是由马惠敏;梅淇;刘乾坤;梁晨;刘海壮设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别方法及系统，涉及计算机视觉与人工智能技术领域。该方法包括：采集无人车周围的多张环境图像；将各张环境图像输入至YOLOv5开放目标检测模型，输出各张环境图像中的目标信息集合；根据目标信息集合，对相对应的环境图像进行裁剪，得到多张目标图像；提取各张目标图像的图像特征向量；将各张目标图像的图像特征向量输入至K‑Means聚类模型，输出包含各张目标图像的多个类别簇；将各个类别簇输入至LLaMA3视觉语言模型，输出各个类别簇对应的类别标签和自然语言描述；根据各个类别簇对应的类别标签和自然语言描述，确定各张目标图像中的目标类别，完成无人车的周围目标识别。

本发明授权一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于开放目标检测的无人车周围目标识别方法，其特征在于，包括： S1：采集所述无人车周围的多张环境图像； S2：将各张所述环境图像输入至YOLOv5开放目标检测模型，输出各张所述环境图像中的目标信息集合； S3：根据所述目标信息集合，对相对应的环境图像进行裁剪，得到多张目标图像； S4：提取各张所述目标图像的图像特征向量； S5：将各张所述目标图像的图像特征向量输入至K-Means聚类模型，输出包含各张所述目标图像的多个类别簇； S6：将各个所述类别簇输入至LLaMA3视觉语言模型，输出各个所述类别簇对应的类别标签和自然语言描述； S7：根据各个所述类别簇对应的类别标签和自然语言描述，确定各张所述目标图像中的目标类别，完成所述无人车的周围目标识别； 其中，所述目标信息集合具体为： ； ； 其中，Pt表示第t张环境图像中的目标信息集合，YOLOv5表示YOLOv5开放目标检测模型，表示归一化处理后的第t张环境图像，pt,i表示第t张环境图像中的第i个目标的信息集合，xt,i表示第t张环境图像中的第i个目标对应的检测框的X轴坐标，yt,i表示第t张环境图像中的第i个目标对应的检测框的Y轴坐标，wt,i表示第t张环境图像中的第i个目标对应的检测框的宽度，ht,i表示第t张环境图像中的第i个目标对应的检测框的高度，ct,i表示第t张环境图像中的第i个目标的类别编号，st,i表示第t张环境图像中的第i个目标的置信度分数； 在所述S7之后还包括： 将各张所述目标图像中的目标类别确定为已知类别，返回S1重新采集所述无人车周围的多张环境图像，并根据重新采集的多张环境图像的目标信息集合，判断重新采集的多张环境图像中的目标类别是否属于所述已知类别；若是，返回S1重新采集所述无人车周围的多张环境图像；否则，将重新采集的多张环境图像中的目标类别确定为未知类别，筛选出所述未知类别对应的目标信息集合，进入S3。

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