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龙图腾网获悉浙江大学;余姚市机器人研究中心申请的专利一种融合深度信息的远距离小目标快速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：CN115797399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211374730.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种融合深度信息的远距离小目标快速检测方法是由王滔;胡纪远;朱世强;张雲策;祝义朋设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合深度信息的远距离小目标快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉的目标检测技术领域，公开了一种融合深度信息的远距离小目标快速检测方法，包括步骤1：感知信息预处理；步骤2：感兴趣区域选择；步骤3：感兴趣区域检测；步骤4：基于运动跟踪的检测结果引导；步骤5：组合并输出检测‑跟踪结果。本发明通过深度信息估计传感器与目标物体间距离调整检测区域，使现有检测器能获得更多目标物体的视觉信息，以较小计算资源提升了视觉检测算法对目标物体的有效检测距离，从而提升服务机器人在室内对距离较远且尺寸较小目标的检测能力。此外，本方法利用了机器人在移动过程中前后图像帧的高度空间一致性，结合目标检测和跟踪各自的优点，在提升检测的稳定性同时保持了算法较高的执行速度。

本发明授权一种融合深度信息的远距离小目标快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合深度信息的远距离小目标快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：感知信息预处理； 获取包含彩色图像和深度信息矩阵的数据帧，对齐彩色图像和深度信息，使彩色图像和深度矩阵的相同区域对应相同的世界坐标，然后把彩色图像和深度信息调整至合适尺寸，将其作为算法当前时序的输入数据帧； 步骤2：感兴趣区域选择； 利用当前数据帧的深度信息矩阵、时序状态信息和先前帧检测结果选择合适尺寸与位置的感兴趣子区域，将该子区域信息存入子区域队列中，同时对子区域队列进行一次出队操作，用出队的子区域信息裁剪输入的彩色图像，将其作为目标检测器的输入信息； 其中，深度信息矩阵用于估算目标物体与传感器的距离，以估算该感兴趣区域尺寸；时序状态信息、先前帧检测结果用于分配不同时刻的感兴趣区域位置；在不同帧中使用固定策略、活动策略获取感兴趣区域，这两种策略以一种预设特定序列出现在连续帧中，根据当前帧的时序状态加以选择； 其中，固定策略仅使用时序状态信息获取感兴趣区域位置，在区域选择过程中，不同时序状态的感兴趣区域基点会被分配到彩色图像不同的顶点上，在获取感兴趣区域尺寸时，该策略根据对应深度子区域估算目标物体与传感器的距离，深度子区域确定方式如下，水平中线和垂直中线将深度信息矩阵分为左上、右上、左下和右下，分别与左上、右上、左下和右下顶点作为基点的感兴趣区域对应； 活动策略根据时序状态信息与先验检测信息共同获取感兴趣区域基点位置，其感兴趣区域优先覆盖先前帧检测结果存在区域，在获取感兴趣区域位置时，感兴趣区域基点会被分配到先前帧检测结果最小覆盖区域的不同顶点上，在获取感兴趣区域尺寸时，选择基点位置作为深度子区域的对应顶点，选取固定尺寸作为深度子区域的尺寸； 步骤3：感兴趣区域检测； 步骤4：基于运动跟踪的检测结果引导； 步骤5：组合并输出检测-跟踪结果。

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浙江大学;余姚市机器人研究中心，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12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”。