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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于机器视觉的全景环视辅助驾驶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：CN119478890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411535970.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于机器视觉的全景环视辅助驾驶方法及系统是由郭朝;苏家豪;秦锦帅设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的全景环视辅助驾驶方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器视觉的全景环视辅助驾驶方法及系统，包括采用多个鱼眼摄像头获取特种车周围的多张第一图像，获取鱼眼摄像头的畸变模型，采用多项式模型矫正法通过畸变模型对第一图像矫正得到第二图像，使用直接线性变换算法对第二图像俯仰图变换得到第三图像，使用加权平均算法对所有第三图像消除拼接缝隙得到全景环视图像，基于YOLOv5s的多任务感知算法对全景环视图像目标检测，目标包括可行驶区域分割结果和车道线分割结果，对全景环视图像及全景环视图像中的目标进行显示。本发明能够完整显示虚拟车辆、车底和周边路面融合图像，智能识别道路场景信息，消除视野盲区，增强特种车辆驾驶员的视野。

本发明授权基于机器视觉的全景环视辅助驾驶方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的全景环视辅助驾驶方法，其特征在于，包括： 采用多个鱼眼摄像头获取特种车周围的多张第一图像； 获取鱼眼摄像头的畸变模型； 采用多项式模型矫正法通过畸变模型对第一图像进行矫正，得到第二图像； 使用直接线性变换算法对第二图像进行俯仰图变换，得到第三图像； 使用加权平均算法对所有第三图像消除拼接缝隙，得到全景环视图像； 基于YOLOv5s的多任务感知算法对全景环视图像进行目标检测，获取全景环视图像中的可行驶区域分割结果和车道线分割结果； 对全景环视图像及全景环视图像中的目标进行显示； 所述基于YOLOv5s的多任务感知算法的网络结构由编码器和解码器组成，其中编码器由主干网络和特征融合网络组成，解码器由可行驶区域解码器、车道线解码器和车辆检测解码器构成；其中，编码器用于提取不同任务所需的图像特征，并对特征进行聚合，以学习多尺度的特征信息；解码器则按照不同任务的特性设计相对应的语义分割结构或目标检测结构，用于同时检测可行驶区域、车道线和车辆3种对象； 在所述基于YOLOv5s的多任务感知算法的网络结构中，引入RVB模块对YOLOv5s的主干网络的C3模块的残差单元进行替换，得到RepC3模块；其中，所述RepC3模块在训练阶段，增加梯度回传支路，在模型推理阶段，将3分支卷积层转换为单分支结构； 使用RepC3对YOLOv5s的特征融合网络的C3模块进行替换，将特征融合网络的3×3卷积调整为RVB模块；使用不改变特征图的通道数目的Add代替Concat；在所述特征融合网络的小尺度目标检测分支插入结合位置信息和通道信息的位置注意力机制模块； 所述可行驶区域解码器包括4个残差块和3个上采样模块，通过4个残差块和3个上采样模块得到可行驶区域分割结果；所述车道线解码器包括1个空间金字塔池化模块，在1个空间金字塔池化模块中应用多个小尺寸卷积核替换单个大尺寸卷积核以得到车道线分割结果。

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