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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类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：CN115937614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310072865.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类方法是由郭柏苍;石业玮;张洪瑜;王胤霖;刘星辰;刘昊设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类方法，该方法包括：获取车辆的驾驶场景数据、车载视觉传感器拍摄的驾驶场景的图像；根据驾驶场景的图像的参数，确定客观图像质量评价分数；通过多层感知机对驾驶场景数据提取特征，得到对应的特征向量；将驾驶场景数据对应的特征向量、客观图像质量评价分数对应的特征向量及驾驶场景的图像的特征向量进行特征融合拼接，得到融合特征；将融合特征输入极限场景识别网络，输出车载数据传感器在当前驾驶工况下的安全类别。该方案可减少智能驾驶汽车环境感知系统对车载视觉传感器的依赖，为车载视觉传感器的预期功能安全进行完善，避免发生交通事故。

本发明授权面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种面向测试车载视觉传感器预期功能的极限场景分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆的驾驶场景数据、车载视觉传感器拍摄的驾驶场景的图像； 根据所述驾驶场景的图像的参数，确定客观图像质量评价分数； 通过多层感知机对所述驾驶场景数据提取特征，得到对应的特征向量； 将所述驾驶场景数据对应的特征向量、所述客观图像质量评价分数对应的特征向量及所述驾驶场景的图像的特征向量进行特征融合拼接，得到融合特征； 将所述融合特征输入极限场景识别网络，输出车载数据传感器在当前驾驶工况下的安全类别；述极限场景识别网络采用优化的密集连接的卷积网络；所述优化的密集连接的卷积网络包括密集连接优化模块；所述密集连接优化模块包括输入层、第一归一化、第一激活函数、第一卷积层、第一特征层、第二归一化、第二激活函数、第二卷积层、第二特征层、第三归一化、第三激活函数、第三卷积层、第三特征层、输出层；所述第一激活函数、所述第二激活函数、所述第三激活函数采用SiLU激活函数；所述优化的密集连接的卷积网络包括过渡模块；所述过渡模块包括输入层、批量归一化层、1×1卷积层、2×2平均池化层、输出层。

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燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市河北大街西段438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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