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龙图腾网获悉四川省公路规划勘察设计研究院有限公司;武汉大学申请的专利一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量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：CN121600086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610120607.6，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量方法及系统是由贾洋;罗文韬;周剑设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量方法及系统，属于智能交通技术领域。所述方法包括：基于车载双目相机采集道路图像；在满足第一预设条件时，基于路侧绝对坐标信息对相机的外参进行更新；基于车载双目相机的外参从道路图像中提取特征，生成道路图像的语义分割图和深度图；基于语义分割图和深度图计算道路宽度的原始测量值；评估当前视觉感知的可靠性，生成环境置信度系数；基于环境置信度系数，动态调整原始宽度值的融合权重；基于融合权重融合原始宽度值和道路宽度先验值，生成道路宽度的最终测量值；在满足第二预设条件时，将包含最终测量值的异常数据上传云端进行聚类分析。本发明可输出高鲁棒性的道路宽度最终测量值。

本发明授权一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向车路云协同的双目视觉道路宽度测量方法，其特征在于，包括： 基于车载双目相机采集并校正道路图像； 在满足第一预设条件时，基于获取到的路侧绝对坐标信息对车载双目相机的外参进行标定和更新； 基于车载双目相机的外参，利用基于SwinTransformer的语义-几何联合感知算法从所述道路图像中提取特征，并生成道路图像的语义分割图和深度图； 基于所述语义分割图和深度图，通过三维反投影和空间几何计算，得到道路宽度的原始测量值； 评估当前视觉感知的可靠性，生成环境置信度系数； 基于所述环境置信度系数，动态调整原始宽度值的融合权重； 基于所述融合权重，融合原始宽度值和车载地图中的道路宽度先验值，生成道路宽度的最终测量值； 在满足第二预设条件时，将包含最终测量值的异常数据上传云端，以便云端对异常数据进行聚类分析，并在聚类分析结果满足第三预设条件时云端下发车载地图更新数据； 所述第一预设条件为车辆进入路侧单元的覆盖范围，在车辆进入路侧单元的覆盖范围时，接收并存储路侧单元广播的多个绝对锚点的世界坐标集，且记录接收时间戳； 所述第二预设条件为：最终测量值与道路宽度先验值的差值大于第三阈值，且持续时间大于第四阈值； 云端对异常数据进行聚类分析，并在聚类分析结果满足第三预设条件时云端下发车载地图更新数据，包括： 按照路段ID和时间戳对来自多个车辆的异常数据进行分组； 基于预设规则过滤无效的异常数据； 对同一路段在设定时间窗口内的异常信息进行聚类分析，确定该路段道路的真实宽度值； 在道路的真实宽度值与道路宽度先验值的差值大于第六阈值时，将道路宽度先验值更新为所述真实宽度值，并记录更新时间戳和数据来源； 通过OTA向该路段及周边预设范围内的车辆下发地图更新指令，以便车辆接收后实时更新本地缓存的地图数据； 将聚类分析结果与地图更新状态反馈至参与异常数据上传的车辆，以便车辆根据反馈结果调整最终测量值计算时先验预测值的权重； 评估当前视觉感知的可靠性，生成环境置信度系数，包括： 计算左视图的亮度直方图熵； 计算双目视差图的视差一致性通过率； 基于亮度直方图熵和视差一致性通过率加权求和，得到环境置信度系数； 基于所述环境置信度系数，动态调整所述原始宽度值的融合权重，包括： 基于所述环境置信度系数动态构建车端观测噪声方差，所述车端观测噪声方差的计算公式为： ； 式中，为基础方差，为调节系数，λ为环境置信度系数，为车端观测噪声方差； 基于所述车端观测噪声方差，通过卡尔曼增益计算公式得到融合权重，所述融合权重的计算公式为： ； 式中，为融合权重，为预测协方差，为车端观测噪声方差。

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四川省公路规划勘察设计研究院有限公司;武汉大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府五街200号4号楼B座7-10楼；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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