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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位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：CN115187955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210669075.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位方法是由李曙光;刘备;赵洋;郑珂;金一苇;程洪设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位方法，属于图像识别领域。本发明采用图像和稀疏点云数据融合的方式识别目标，将图像2D检测结果与稀疏点云聚类3D结果通过视觉投影进行目标级融合，使本发明融合了3D精度高的优点，2D检测速度快的特点，以2D检测结果监督3D检测输出，具有识别速度快，精度高的优点。本发明点云检测采用点云实例分割与无监督聚类方法获得物体3D位置信息；通过视觉投影后融合2D检测信息与3D位置信息完成目标定位任务。该方法在实际交通场景中对于不同类别目标检测精度均在90％以上，定位误差在0.1m，很好地满足了自动驾驶目标定位的需求。

本发明授权一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉图像与稀疏点云后融合的目标定位方法，该方法包括： 步骤1：采用摄像头获取实时2D图像数据； 步骤2：采用激光雷达获取实时三维扫描点云数据； 步骤3：将步骤1得到的2D图像数据和步骤2得到的三维点云数据根据时间戳进行了时间同步，采用联合标定的方法进行空间同步； 步骤4：对步骤1得到的2D图像数据进行目标检测得到2D图像检测结果，根据检测框的像素尺寸排出远处小物体；并根据检测结果采用SORT跟踪方法进行多目标跟踪； 步骤5：将步骤2得到的三维扫描点云数据以扫描点为中心将获得点云数据按照空间位置等分为多个扇区，在各扇区内对点云数据分成扇环； 扇环分割方法为：设置距离参数和当每个点满足式1时，认为该点在第j个扇环， 其中，xi+yi为第i个数据点的在X-Y平面的投影坐标； 步骤6：将笛卡尔坐标系转化为类似于极坐标系的形式，在d-z平面进行直线拟合； 其中，θ表示数据点所在激光线与Z轴的夹角； 设置数据点所在激光线的斜率阈值，数据点所在激光线与Z轴的夹角阈值，数据点所在激光线直线拟合误差阈值，根据这些阈值，判断数据点是否为地面点云数据，并剔除地面点云数据； 步骤7：分割剩余的点云数据，再对分割后的点云数据进行聚类，得到目标的3D信息包括位置、尺寸； 步骤8：将步骤4识别的2D检测结果和步骤7聚类出的3D目标进行关联，将步骤7得到的各目标通过步骤3得到的视觉投影矩阵映射到图像中，如果投影点落在2D检测框，则将2D检测结果与3D聚类结果进行关联，否则，关联失败。

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