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龙图腾网恭喜济南瑞源智能城市开发有限公司申请的专利一种基于多模态数据的路面感知方法、设备及介质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：CN120012025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510473031.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态数据的路面感知方法、设备及介质是由冯卫欣;王配华;赵铭;金衍广设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的路面感知方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于多模态数据的路面感知方法、设备及介质，涉及路面感知技术领域，方法包括：通过目标道路中弯道区域对应的弯道边缘节点，获取弯道区域的实时弯道道路参数，基于实时弯道道路参数，进行道路弯道特征分析，确定每个弯道区域的弯道部署信息；通过弯道部署信息，对弯道区域进行多级触发感知，确定弯道区域对应的多模态道路异常数据，包括初级振动感知、二级雷达聚焦感知和三级光学验证感知；根据预先获取的实时气象数据，对多模态道路异常数据进行多模态协同验证，确定弯道区域对应的区域异常置信度；基于弯道区域对应的区域异常置信度，对多模态道路异常数据进行多模态特征融合，以确定弯道区域对应的异常风险信息。

本发明授权一种基于多模态数据的路面感知方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的路面感知方法，其特征在于，所述方法包括：通过目标道路中弯道区域对应的弯道边缘节点，获取所述弯道区域的实时弯道道路参数，以基于所述实时弯道道路参数，进行道路弯道特征分析，确定每个所述弯道区域的弯道部署信息，其中，所述弯道部署信息包括多模态传感器对应的部署工作模式；通过所述弯道部署信息，对所述弯道区域进行多级触发感知，以确定所述弯道区域对应的多模态道路异常数据，其中，所述多级触发感知包括初级振动感知、二级雷达聚焦感知和三级光学验证感知；根据预先获取的实时气象数据，对所述多模态道路异常数据进行多模态协同验证，确定所述弯道区域对应的区域异常置信度；基于所述弯道区域对应的区域异常置信度，对所述多模态道路异常数据进行多模态特征融合，以确定所述弯道区域对应的异常风险信息;基于所述实时弯道道路参数，进行道路弯道特征分析，确定每个所述弯道区域的弯道部署信息，具体包括：获取所述实时弯道道路参数中的实时道路数据和弯道几何特征数据，其中，所述实时道路数据包括实时车流量和实时平均车速数据，所述弯道几何特征数据包括所述弯道区域对应的弯道曲率参数；通过所述弯道区域对应的弯道曲率参数和所述实时道路数据，对预先设置的地面振动传感器进行采集参数设置，以确定实时弯道部署信息，其中，所述实时弯道部署信息包括有效监测半径和采样频率;通过所述弯道区域对应的弯道曲率参数和所述实时道路数据，对预先设置的地面振动传感器进行采集参数设置，以确定实时弯道部署信息，具体包括：通过所述弯道区域对应的弯道曲率参数和预先设置的基准间距对应的基准曲率参数，确定所述弯道区域对应的曲率调整因子，以基于所述曲率调整因子，对预设的基准监测半径进行修正，确定所述弯道区域对应的有效监测半径；根据所述实时道路数据中的实时车流量，确定所述实时车流量对应的车流量等级，以匹配所述车流量等级下的基准频率；基于所述实时平均车速，对所述基准频率进行车速补偿，确定所述弯道区域内所述地面振动传感器对应的采样频率；根据预先获取的实时气象数据，对所述多模态道路异常数据进行多模态协同验证，确定所述弯道区域对应的区域异常置信度，具体包括：获取所述多模态道路异常数据中的异常特征信息和异常位置数据，其中，所述异常位置数据包括异常振动时空信息、异常区域点云坐标数据和异常光学特征坐标数据；通过特征点匹配，将所述异常振动时空信息和所述异常区域点云坐标数据，映射至所述异常光学特征坐标中，以确定每个异常特征点对应的多模态异常特征；根据所述实时气象数据，对每个异常特征点对应的多模态异常特征进行时空维度验证，生成所述弯道区域对应的区域异常置信度;根据所述实时气象数据，对每个异常特征点对应的多模态异常特征进行时空维度验证，生成所述弯道区域对应的区域异常置信度，具体包括：根据所述实时气象数据，确定多个模态对应的模态权重组合，以基于所述模态权重组合，对每个所述异常特征点对应的多模态异常特征进行加权计算，确定每个所述异常特征点对应的多模态验证置信度；对每个所述异常特征点的多模态验证置信度计算平均值，确定所述弯道区域对应的区域异常置信度；基于所述弯道区域对应的区域异常置信度，对所述多模态道路异常数据进行多模态特征融合，以确定所述弯道区域对应的异常风险信息，具体包括：当所述区域异常置信度不小于预设的置信度阈值时，获取所述多模态道路异常数据中的异常特征信息，其中，所述异常特征信息包括异常振动谱、异常反射强度梯度和异常光学特征；根据所述异常特征信息，对所述弯道区域进行多模态特征融合，以识别所述弯道区域内的道路积水异常信息，其中，所述道路积水异常信息包括道路积水深度数据；获取实时道路数据，以基于所述实时道路数据和所述道路积水异常信息，对所述弯道区域进行动态风险量化，确定动态风险指数；通过所述动态风险指数，确定所述弯道区域对应的异常风险信息，其中，所述异常风险信息包括异常风险等级和风险处置策略。

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