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！

龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利一种基于机器视觉的目标检测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：CN121121081B 。

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：202511644042.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于机器视觉的目标检测方法及系统是由肖岳平;夏其军;刘海桥;张细政;朱晓林;朱澳苏设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的目标检测方法及系统，涉及目标检测技术领域；部署采集设备并分别获取其采集图像，利用采集图像获取其采集设备的标定参数，对不同采集设备的采集图像进行融合以获取融合图像，获取不同采集点的采集角度和采集距离，利用激光测距获取对应采集点的测定距离，并构建距离修正模型，根据不同目标物体及其外观图像构建物体识别模型以获取目标物体，并获取目标物体不同位置处的采集距离，利用距离修正模型获取修正距离，能够仅利用相机设备便识别出目标物体并判断其当前的距离情况，有利于明显提高目标检测的效率和准确度。

本发明授权一种基于机器视觉的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的目标检测系统，其特征在于，包括以下模块： 图像采集模块，用于部署不同的采集设备，并分别获取对应的采集图像，利用采集图像获取其采集设备的标定参数； 所述采集设备包括二维摄像机和三维深度摄像机，通过硬件同步线连接两者以确保RGB图像和深度图像的时间戳对齐，通过二维摄像机实时采集应用场景内的RGB图像，通过三维深度摄像机实时采集应用场景内的深度图像，所述采集图像包括RGB图像和深度图像； 所述标定参数包括二维摄像机和三维深度摄像机的内参矩阵和畸变系数以及两者之间的旋转矩阵和平移向量； 图像融合模块，用于根据不同采集设备的标定参数对不同采集设备的采集图像进行融合以获取对应的融合图像； 距离修正模块，用于获取融合图像中不同采集点的采集角度和采集距离，并利用激光测距获取对应采集点的测定距离，根据不同融合图像中不同采集点的采集角度、采集距离及其对应的测定距离构建距离修正模型； 物体识别模块，用于根据不同目标物体及其外观图像构建物体识别模型以获取采集图像中的目标物体，结合其融合图像获取目标物体不同位置处的采集距离，利用距离修正模型获取对应位置处的修正距离并反馈； 获取融合图像中不同采集点的采集角度、采集距离、测定距离的过程包括： 在单一融合图像上，将任一像素点作为初始采集点，获取其他各个像素点被选为下一个采集点的概率值，将最大概率值对应的像素点作为下一个采集点，重复这一步骤，直至选取出n个采集点； 将各个采集点的深度值作为其采集距离，将各个采集点与三维深度摄像机的主点坐标的连线与三维深度摄像机的相机光轴的夹角作为其采集角度，并将其与对应时间戳下三维深度摄像机处的光照强度相绑定； 在三维深度摄像机处预设测距单元，通过测距单元利用激光测距技术实时获取各个采集点与三维深度摄像机之间的测定距离； 构建距离修正模型的过程包括： 根据不同融合图像中不同采集点的采集角度、采集距离、测定距离，以及对应时间戳下的光照强度生成距离修正集合，并将其划分为第一训练集和第一测试集； 构建第一卷积神经网络，将第一训练集中不同采集点的采集角度、采集距离、光照强度作为第一卷积神经网络的输入数据，将第一训练集中对应的测定距离作为第一卷积神经网络的输出数据，对第一卷积神经网络进行训练以获取初始第一卷积神经网络； 利用第一测试集对初始第一卷积神经网络进行模型验证，输出小于等于预设的第一测试误差阈值的初始第一卷积神经网络作为距离修正模型。

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湖南工程学院，其通讯地址为：411104 湖南省湘潭市福星东路88号；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。