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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于ESN-CV协同处理的实时视觉处理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：CN120808310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511017848.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于ESN-CV协同处理的实时视觉处理方法及系统是由薛晶;赵慧设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ESN-CV协同处理的实时视觉处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于ESN‑CV协同处理的实时视觉处理方法及系统，涉及视觉处理技术领域，首先同步采集摄像头图像与物理传感器的路面湿度数据，提取图像反光强度分布矩阵作为视觉特征；随后将湿度时序数据与视觉特征输入回声状态网络，通过时空特征融合生成动态权重系数矩阵，并将其注入目标检测网络的预定义卷积层，以逐元素叠加方式调整核权重参数，增强对高敏感区域的特征提取能力。检测结果输出后，系统通过置信度偏差值触发闭环反馈：当偏差超限时，结合高精度地图计算实际偏移量，生成误差修正向量并利用哈达玛积更新ESN储备池状态，实时优化下一帧权重生成逻辑。

本发明授权基于ESN-CV协同处理的实时视觉处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于ESN-CV协同处理的实时视觉处理方法，其特征在于：包括如下步骤： 获取摄像头采集的原始图像数据以及物理传感器输出的路面湿度相关数据； 对所述原始图像数据进行处理，提取包括反光强度分布矩阵的视觉特征数据； 将所述路面湿度相关数据与所述视觉特征数据输入回声状态网络进行时空特征融合，生成动态权重系数矩阵； 将所述动态权重系数矩阵注入目标检测网络的预定义卷积层，调整其核权重参数； 基于调整后的所述目标检测网络对当前帧图像进行道路标线检测，输出检测结果及置信度偏差值； 将所述置信度偏差值与预设偏差阈值进行比较，当置信度偏差值超过所述预设偏差阈值时，执行以下操作： 提取所述目标检测网络输出的道路标线位置坐标，与高精度地图数据进行空间对齐，计算实际偏移量； 根据所述实际偏移量生成与所述回声状态网络的储备池的节点数一致的误差修正向量； 将所述误差修正向量与所述储备池的状态矩阵进行哈达玛积运算，基于更新后的状态矩阵重新计算下一帧的所述动态权重系数矩阵； 所述物理传感器包括雨量传感器和轮速传感器，所述路面湿度相关数据通过以下方式获取： 解析所述雨量传感器输出的脉冲信号，计算预设时间窗口内的平均雨滴撞击频率； 基于所述轮速传感器输出的车轮滑移率，通过预建立的滑移率-湿度映射表推算当前路面湿度百分比； 所述提取包括反光强度分布矩阵的视觉特征数据包括： 将所述原始图像数据转换为灰度图像并按预设网格尺寸进行区域划分； 计算每个网格区域内像素亮度的方差值，生成所述反光强度分布矩阵； 标记方差值超过预设方差阈值的网格为高反光区域； 所述回声状态网络进行时空特征融合的具体步骤为： 将所述平均雨滴撞击频率按时间序列输入回声状态网络的储备池，预测未来预设时长内的湿度变化趋势； 将所述湿度变化趋势与所述高反光区域的空间坐标进行二维高斯分布建模，生成时空耦合特征向量； 通过所述储备池的泄漏积分机制对所述时空耦合特征向量进行非线性变换，输出动态权重系数矩阵。

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