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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于三维智能检测的智能调度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：CN116109047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211153269.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于三维智能检测的智能调度方法是由赵可昕;秦奕;梁俊玮;陈泽明;梁华岳;董博雅设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维智能检测的智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维智能检测的智能调度方法，包括以下步骤，将摄像头帧送入目标检测算法中进行目标物的检测；将检测结果经比对后加入目标跟踪列表中；然后，将建立跟踪的对象送入目标分类网络中进行分类，同时利用深度图进行三维位置信息重建；将分类后的位置信息与先验信息一同送入决策模块中进行智能决策后通过客户端显示与对下位机进行控制。本发明利用深度神经网络与激光雷达对智能调度平台进行改进，能在不额外添加环境设备的情况下有效的利用所监控范围的位置，类别及环境信息，对范围内受控物进行精确，高效，实时的调度。

本发明授权一种基于三维智能检测的智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维智能检测的智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据集自动标注模块获取当前帧，并送入目标检测网络进行检测；目标检测网络包括：特征提取主干网络、检测颈和解耦检测头，将收集到的图像帧输入特征提取主干网络中，再将主干网络中提取出的不同尺度的特征图输入检测颈与解耦的检测头中，最终由检测头进行回归得到物体的矩形框方位与对应类别概率，目标检测网络检测到的受控物体位置，经过过滤算法后，送入目标跟踪网络中； 2使用目标跟踪网络对目标检测网络的检测结果进行跟踪，并输出跟踪结果； 将目标检测网络检测到的结果输入目标跟踪网络中，如果是初次进入目标跟踪网络，则以此结果初始化N个追踪器，追踪器的数量N与输入即目标检测网络检测到的检测框的个数相同，如果不是初次进入目标跟踪模块，则让剩余的追踪器使用卡尔曼滤波器利用追踪框进行预测，并与输入进来的检测框两两计算重合度并匹配，得到三种情况：部分检测框与追踪框匹配成功、部分检测框无法匹配、部分追踪框无法匹配；如果检测框与追踪框匹配成功，则利用检测框对对应追踪器的卡尔曼滤波器进行更新；如果追踪框没有匹配到检测框，则利用追踪框来更新自身的卡尔曼滤波器，并令追踪器的自更新次数加一；如检测框无法匹配成功，则利用此检测框初始化一个追踪器； 将所有追踪器混合在一起，检测混合后的存在帧数是否超过阈值，如果超过则删除该追踪器，如若未超过，则进行以下处理： 先检测是否有追踪框重合度高于阈值，如若过高，则两者的追踪器的重置标志位置真，再检测所有追踪器的连续击中次数是否超过阈值，如未超过阈值，则追踪器的重置标志位置真；再检测追踪器的重置次数是否超过阈值，如超过阈值，则将重置次数置零，同时追踪器的重置标志位置真；最后检测目标置信度是否超过阈值，如若未超过，追踪器的重置标志位置真；重置标志位为真的追踪器将追踪框内的图像信息输入深度神经网络进行分类； 3使用目标分类网络对跟踪结果进行目标分类，同时将目标框与深度图输入三维映射模块进行三维位置重建，输出世界坐标系下三维坐标； 4将跟踪物体的三维坐标、分类结果、环境信息共同输入智能决策模块，使用行为树进行智能决策，将决策结果显示在客户端上，并通过串口通讯向下位机进行控制调度。

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