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龙图腾网获悉山东大学;采埃孚商用车系统(青岛)有限公司申请的专利退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定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：CN120931955B 。

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：202511452968.2，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法及系统是由万熠;陶中涵;李亚男;梁西昌;侯嘉瑞;周有杰;王继来;姬帅;杨佳宁;周建武设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多传感器融合与标定技术领域，为解决目前容易出现因特征匹配失败或几何差异扩大而导致标定结果失效的问题，提供退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法及系统。退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法包括获取同一退化场景下的图像及雷达点云，自适应提取图像特征及雷达特征；对应生成图像深度特征描述符及雷达深度特征描述符；根据相似性进行初步匹配，构建以时空变换矩阵为优化目标的多模态权重自适应目标函数，在雷达和图像局部几何结构的一致性约束下，得到优化后的时空变换矩阵；匹配图像特征与雷达特征，实现同一退化场景下的图像及雷达点云的标定，其能够在退化场景中实现鲁棒性强、精度高且效率优的时空标定。

本发明授权退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种退化场景下自适应特征提取与多级匹配的标定方法，其特征在于，包括： 获取同一退化场景下的图像及雷达点云，根据图像的局部特征响应函数及雷达点云的局部密度函数，再结合局部特征响应函数及局部密度函数所分别对应的阈值，提取图像特征及雷达特征； 利用预训练的卷积神经网络对图像特征及雷达特征进行相应处理，对应生成图像深度特征描述符及雷达深度特征描述符；根据图像深度特征描述符及雷达深度特征描述符之间的相似性来进行初步匹配，得到候选匹配对；其中，图像深度特征描述符及雷达深度特征描述符的表达式为：对于每个提取到的特征包含来自图像还是雷达，定义描述符生成函数：；表示经过预训练的卷积神经网络；为图像特征及雷达特征；为卷积神经网络参数；为生成的d维描述符向量； 基于候选匹配对及预定义的时空变换矩阵，构建以时空变换矩阵为优化目标的多模态权重自适应目标函数，并在雷达和图像局部几何结构的一致性约束下，得到优化后的时空变换矩阵； 基于优化后的时空变换矩阵，匹配图像特征与雷达特征，以实现同一退化场景下的图像及雷达点云的标定； 其中，以时空变换矩阵为优化目标的多模态权重自适应目标函数为： ； ； ； 为多模态权重自适应目标函数；为权重系数，其根据特征的模态来源以及匹配置信度动态调整；N为候选匹配对数量；T为时空变换矩阵；为调整参数，表示当前特征的匹配置信度；为动态调整的鲁棒损失函数；分别为候选匹配对中的图像深度特征描述符及雷达深度特征描述符；x表示图像像素的位置；为尺度参数。

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山东大学;采埃孚商用车系统(青岛)有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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