吉林明瑞科技有限公司董成获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林明瑞科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的车载监控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：CN120385999B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510884939.7，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权一种基于深度学习的车载监控系统是由董成;史哲设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的车载监控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车载监控系统，具体涉及车载多模态协同感知技术领域，用于解决现有视觉与毫米波雷达融合因硬件同步限制导致的时空渐进偏差累积及高速场景目标状态估计失真问题；是通过动态时空基线补偿与闭环反馈优化机制实现多模态数据高精度对齐及自适应修正；基于传感器时空分布模式预测生成动态补偿系数，构建多模态数据流的非线性关联模型消除采样频率差异与传输波动干扰；通过跨模态特征解耦技术分离视觉运动伪影与雷达定位跳变噪声，结合历史轨迹筛选与实时残差分析提取高置信度特征片段；建立融合权重分配与补偿参数反向修正的闭环架构，实现多源数据协同感知的动态校准与误差溯源。
本发明授权一种基于深度学习的车载监控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车载监控系统，其特征在于，包括： 时空预测模块：采集视觉数据和毫米波雷达数据，基于毫米波雷达数据中的运动参数预测时空分布模式； 补偿计算模块：根据时空分布模式动态生成视觉数据与毫米波雷达数据的时空基线补偿系数； 关联验证模块：基于时空基线补偿系数构建多模态数据流的时空关联模型，识别高速场景下的敏感区域并验证； 特征筛选模块：对验证通过的敏感区域，根据历史轨迹数据剔除伪敏感区域，并基于视觉特征与毫米波雷达速度分布的相关性筛选高置信度特征片段； 解耦修正模块；将高置信度特征片段进行解耦处理，抑制视觉运动伪影并修正毫米波雷达数据的空间定位跳变，生成对齐的多模态特征向量； 闭环优化模块：基于多模态特征向量动态分配融合权重构建轨迹预测模型，并通过预测轨迹与实测轨迹的残差误差反向修正时空基线补偿系数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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