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龙图腾网获悉北京理工大学;慧动星球(北京)科技有限公司申请的专利一种行人与车辆交互状态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：CN115424244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211136414.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种行人与车辆交互状态识别方法及系统是由吕超;张哲雨;肖峣;崔格格;龚建伟;臧政;冯悦设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人与车辆交互状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种行人与车辆交互状态识别方法及系统，属于交互状态识别技术领域。先对每一训练样本的激光雷达点云数据进行处理，得到行人与车辆的距离特征，对图像数据进行处理，得到行人头部朝向特征和行人运动状态特征。然后将所有训练样本的每一种特征组成一特征样本集，并利用谱聚类算法对特征样本集进行处理，得到标签集。最后以特征样本集和标签集作为输入，利用分类器算法训练得到三种分类器，以利用三种分类器识别行人与车辆的交互状态，辅助无人驾驶车辆或驾驶员的驾驶行为。

本发明授权一种行人与车辆交互状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种行人与车辆交互状态识别方法，其特征在于，包括： 获取多个训练样本；每一所述训练样本均包括车辆行驶过程中所采集的激光雷达点云数据和图像数据； 对于每一所述训练样本，对所述激光雷达点云数据进行处理，得到行人与车辆的距离特征，具体包括：提取所述激光雷达点云数据所包括的每一帧点云数据对应的距离，所述距离为行人与车辆的距离；计算所有所述点云数据对应的距离的平均值，得到行人与车辆的相对距离；对于每一帧所述点云数据，计算所述点云数据对应的距离与所述点云数据的前一帧点云数据对应的距离的差值，得到距离差；根据所有所述点云数据对应的距离差计算行人与车辆距离的增加量以及行人与车辆距离的减少量；将所述行人与车辆的相对距离、所述行人与车辆距离的增加量以及所述行人与车辆距离的减少量组成行人与车辆的距离特征；对所述图像数据进行处理，得到行人头部朝向特征和行人运动状态特征； 行人与车辆距离的增加量D的计算公式为： 其中，k为激光雷达点云数据所包括的点云数据的总帧数；di+1为第i+1帧点云数据对应的距离；d为第i帧点云数据对应的距离； 行人与车辆距离的减少量D的计算公式为： 所述行人头部朝向特征包括头部面朝方向，头部面朝方向H的计算公式为： 其中，α1,i为图像数据所包括的第i帧图像的第一夹角； 第一夹角α1的计算公式为： 其中，y0为鼻尖节点坐标数据的y坐标；y1为脊柱上止点坐标数据的y坐标；x0为鼻尖节点坐标数据的x坐标；x1为脊柱上止点坐标数据的x坐标； 所述行人运动状态特征包括双腿运动幅度变化特征和双腿弯曲程度特征； 将所有所述训练样本的行人与车辆的距离特征组成第一特征样本集；利用谱聚类算法对所述第一特征样本集进行处理，得到第一标签集； 将所有所述训练样本的行人头部朝向特征组成第二特征样本集；利用所述谱聚类算法对所述第二特征样本集进行处理，得到第二标签集； 将所有所述训练样本的行人运动状态特征组成第三特征样本集；利用所述谱聚类算法对所述第三特征样本集进行处理，得到第三标签集； 以所述第一特征样本集和所述第一标签集作为输入，利用分类器算法训练得到第一分类器；以所述第二特征样本集和所述第二标签集作为输入，利用所述分类器算法训练得到第二分类器；以所述第三特征样本集和所述第三标签集作为输入，利用所述分类器算法训练得到第三分类器； 利用所述第一分类器、所述第二分类器和所述第三分类器识别行人与车辆的交互状态，行人与车辆的交互状态包括：靠近或远离车辆的程度、察觉到车辆的程度、运动幅度大小。

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