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龙图腾网获悉深圳市弧克创新科技有限公司申请的专利一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控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：CN120913409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511415299.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控方法是由乔杰;曹大宏设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，涉及到一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控方法，其首先独立检索公路监控区域内的雷达监控目标与视频监控目标，采用动态空间对齐与多尺度时间同步方式，对雷达监控目标与视频监控目标进行时空对齐处理，将时空对齐后的雷达监控目标与视频监控目标进行关联匹配，基于空间位置一致性、运动轨迹连续性和外观特征相似性判断是否符合关联约束条件，并依据实际监控场景自适应输出目标关联结果，对目标关联结果进行结构化封装，生成融合目标数据包并输出用于监控反馈，实现全场景下雷达与视频融合感知精度与鲁棒性的显著提升，从而有效保障公路监控的准确性与可靠性。

本发明授权一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控方法在权利要求书中公布了：1.一种雷达与视频融合动态时空对齐的公路监控方法，其特征在于，包括： 实时采集公路监控区域内的雷达点云数据与视频图像数据，并独立检索其中的雷达监控目标与视频监控目标； 对所述雷达监控目标与视频监控目标执行时空对齐处理，包括动态空间对齐与多尺度时间同步； 将时空对齐后的雷达监控目标与视频监控目标进行关联匹配，基于空间位置一致性、运动轨迹连续性和外观特征相似性判断是否符合关联约束条件，并依据实际监控场景自适应输出目标关联结果； 对所述目标关联结果进行结构化封装，生成融合目标数据包并输出用于监控反馈； 所述雷达监控目标检索过程实施如下：对雷达点云数据进行预处理，包括滤除噪声点云和背景点云；采用聚类算法对预处理后的点云进行分割，以区分独立雷达监控目标，并为每一雷达监控目标分配临时标识符；针对每一聚类结果，计算其在雷达坐标系下的三维空间质心坐标，并基于多普勒效应解析其运动学参数，所述运动学参数包括径向速度、方位角和俯仰角； 所述视频监控目标检索过程实施如下：采用目标检测算法对视频图像数据进行处理，识别图像中的各视频监控目标，并依据外观深度特征判断其类别标签及对应置信度；勾勒各视频监控目标边界框并提取框内中心点作为视频监控目标在图像坐标系下的二维像素坐标；对序列图像中的各视频监控目标进行运动轨迹追踪，基于轨迹数据解析各视频监控目标的行为语义； 所述动态空间对齐实施如下：对雷达传感器与摄像设备进行初始空间标定，建立初始空间转换矩阵，所述初始空间转换矩阵用于将雷达坐标系下的三维空间坐标映射至图像坐标系下的二维像素坐标；通过初始空间转换矩阵，将雷达监控目标映射至图像坐标系，与视频监控目标进行位置匹配，构建以两者在图像平面上投影位置偏差为优化方向的动态对齐误差函数；基于动态空间对齐误差函数，采用梯度优化方式实时调整所述初始空间转换矩阵的参数，完成雷达监控目标与视频监控目标的动态空间对齐； 所述将时空对齐后的雷达监控目标与视频监控目标进行关联匹配实施如下：以时空对齐处理所生成的同步时间戳和空间映射关系为基础，检索同一时刻下雷达监控目标投影至图像平面的质心坐标与视频监控目标中心点坐标之间欧氏距离小于预设阈值的监控目标，构成潜在目标对；针对所述潜在目标对依次执行空间位置一致性校验、运动轨迹连续性校验和外观特征相似性校验；若全部校验合格，则判定为有效关联目标对；若感知公路监控区域内目标密度达到预设高密度标准，则启动轨迹预测辅助对齐机制，预测各视频监控目标在下一时刻的轨迹位置，并基于预测轨迹对因目标遮挡或轨迹交叉而导致校验未通过的潜在目标对重新进行关联匹配。

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