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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取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：CN116109986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310198057.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取方法是由傅挺;王俊骅;邵依然;徐文翔;谢舒珂设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取方法，包括：构建雷达一体化设备；根据高清视频设备采集的视频采集数据标识关键目标，通过图像优化以及数据筛选，构建基础图像信息数据库；基于激光雷达采集设备将雷达数据转化为可读的道路及车辆信息，构建识别目标的对象及行为数据库；融合对象及行为数据库和基础图像信息数据库，并构建驾驶行为检测数据集，实现道路要素标定，车辆要素标定以及行为参数标定；对标定的对象进行识别与跟踪，从而输出轨迹数据库。本发明能够为道路交通运行及风险识别提供数据基础，为交通管理部门评价和管理驾道路交通提供科学的依据。

本发明授权一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达和视频技术互补的车辆轨迹提取方法，其特征在于，包括： 构建雷达一体化设备；所述雷达一体化设备包括高清视频设备和激光雷达采集设备； 根据所述高清视频设备采集的视频采集数据标识关键目标，通过图像优化以及数据筛选，构建基础图像信息数据库； 基于所述激光雷达采集设备，规定数据采集频率，抽取关键雷达数据信息，将雷达数据转化为可读的道路及车辆信息，构建识别目标的对象及行为数据库； 融合所述对象及行为数据库和所述基础图像信息数据库，并构建驾驶行为检测数据集，实现道路要素标定，车辆要素标定以及行为参数标定； 对标定的对象进行识别与跟踪，通过比例测算，实现虚拟对象与实际对象的等比关系映射，测算目标对象坐标变化与速度类指标，实现车辆基础数据采集，并通过数据筛选与融合，刻画驾驶行为轨迹，输出轨迹数据库； 根据所述高清视频设备采集的视频采集数据标识关键目标，通过图像优化以及数据筛选，构建基础图像信息数据库，包括： 设定关键帧，并定义读取速率为24Hz，采用OpenCV算法中的VideoCapture函数，进行视频关键帧提取； 将读取的关键帧以图像方式保存在后台数据库，基于cvtColor函数，将RGB的图像转换成灰度图； 采用卡尔曼滤波函数对图像噪声进行过滤； 采用OpenCV中Canny边缘检测函数，过滤得到图像中的边缘； 采用fillConvexPoly函数生成梯形梯形掩模区域，然后与原图进行bitwise_and操作，得到感兴趣区域内的边缘检测图，以标记车道线信息以及车辆环境要素信息； 基于车道线信息，使用OpenCV中HoughLines函数，通过像素点找到图中的直线； 根据图中的直线识别边界，并对图像内各要素进行标记，通过DBSCEAN聚类算法实现车辆、道路环境信息聚类，以构建基础图像信息数据库； 基于所述激光雷达采集设备，规定数据采集频率，抽取关键雷达数据信息，将雷达数据转化为可读的道路及车辆信息，构建识别目标的对象及行为数据库，包括： 获取所述关键雷达数据信息； 根据所述关键雷达数据信息标记关键帧，基于当前时间点关键帧匹配激光雷达时间戳，在各时间点生成激光雷达检测自带的PCD格式的点云数据； 根据点云数据通过fit函数拟合生成数据观测平面；所述观测平面包括各帧对象反馈距离以及位置信息； 采用3D点云目标检测模型PointNet，提取当前帧点云数据对象的关键轮廓点，通过高斯混合聚类模型对各点云进行聚类，并根据聚类结果划分对象； 根据聚类结果对危险驾驶行为进行识别及定义，最终通过点云聚类获取目标对象包括道路环境、车道、车辆及视野范围特征，以实现所述识别目标的对象及行为数据库的构建。

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