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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于激光雷达和相机信息融合的目标定位检测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：CN115359021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211050420.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于激光雷达和相机信息融合的目标定位检测方法是由陈金波;张进;徐凯设计研发完成，并于2022-08-29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相机信息融合的目标定位检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标定位检测方法，步骤为：S1、对检测场景3D点云数据进行预处理，得到可视化场景点云图；S2、采用点云分割算法对可视化场景点云图进行分割，得到3D目标物体区域点云图；S3、从3D目标物体区域点云图中挑选出模板目标物体点云图；S4、实时采集检测场景的3D点云数据和2D图像，按步骤S1、S2的操作对待检测3D点云数据进行处理，得到待检测3D目标物体区域点云图；采用神经网络对2D图像进行目标物体检测，生成目标物体检测检测结果图；S5、将目标物体检测结果图与待检测3D目标物体区域点云图融合，得到待检目标物体区域融合点云图；S6、将待检目标物体区域融合点云图与模板目标物体点云图配准，得到待检目标物体区域融合点云图中目标物体的位姿信息。

本发明授权一种基于激光雷达和相机信息融合的目标定位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达和相机信息融合的目标定位检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对获取的检测场景的3D点云数据进行预处理，消除点云噪声，滤除场景中非目标景物，得到可视化场景点云图； S2、采用基于法线夹角的欧式聚类点云分割算法对步骤S1得到的可视化场景点云图进行点云分割处理，将目标物体与非目标景物分割，得到3D目标物体区域点云图； S3、从步骤S2得到的3D目标物体区域点云图中挑选包含完整目标物体几何信息和语义信息特征的点云图，并将其作为模板目标物体点云图； S4、实时采集检测场景的3D点云数据和2D图像，得到待检测3D点云数据和待检测2D图像，按所述步骤S1、S2的操作对待检测3D点云数据进行处理，得到待检测3D目标物体区域点云图；采用深度卷积神经网络对待检测2D图像进行目标物体检测，生成目标物体检测检测结果图，所述目标物体检测结果图包含目标物体的边界框、目标物体类别和置信度； S5、将所述目标物体检测结果图与待检测3D目标物体区域点云图进行融合，对待检测3D目标物体区域点云图进行点云着色，得到具有精确坐标信息的待检目标物体区域融合点云图； S6、采用基于局部特征的全局配准算法将待检目标物体区域融合点云图与模板目标物体点云图进行配准，根据配准信息，得到待检目标物体区域融合点云图中目标物体的位姿信息。

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