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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标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：CN115273062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210552472.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法是由朱威;陈艺楷;张津;何德峰;郑雅羽设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法，步骤1，单目相机标定；步骤2，获取相机图像并检测到2D目标对象和目标类别；步骤3，获取三维激光雷达的点云并预处理；步骤4，对预处理后的点云进行地面剔除；步骤5，对地面剔除后的点云进行聚类，得到聚类后的点云和各类点云对应的3D边界框；步骤6，对聚类后的点云进行分类并进行非目标剔除；步骤7，基于非目标剔除后点云和3D边界框获取2D投影框；步骤8，基于2D目标对象和2D投影框，输出融合后的3D目标点云。本发明可提升目标物体3D点云检测的准确性，提高融合的精度。

本发明授权一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，单目相机标定； 步骤2，获取相机图像并检测到2D目标对象和目标类别； 步骤3，获取三维激光雷达的点云并预处理； 步骤4，对预处理后的点云进行地面剔除； 步骤5，对地面剔除后的点云进行聚类，得到聚类后的点云和各类点云对应的3D边界框； 步骤6，对聚类后的点云进行分类并进行非目标剔除；所述步骤6包括以下步骤： 步骤6.1，从聚类后的点云中提取n个维度的m个特征； 步骤6.2，基于每一扫描点提取到的特征值集合构建特征向量； 步骤6.3，基于特征向量，采用基于支持向量机的点云分类模型对扫描点进行分类，得到点云的目标类别； 步骤7，基于非目标剔除后的点云和3D边界框获取2D投影框；所述步骤7包括以下步骤： 步骤7.1将非目标剔除后的点云及3D边界框按式3和式4投影到展平的圆柱面上，得到投影坐标ximg和yimg， （3） （4） 其中h_res和v_res分别表示激光雷达的水平分辨率和垂直分辨率； 步骤7.2，选取所有投影点中坐标值最小的点作为坐标原点，更新投影点坐标，得到3D雷达的2D投影框 步骤8，基于2D目标对象和2D投影框，输出融合后的3D目标点云；所述步骤8包括以下步骤： 步骤8.1，计算每个2D目标对象和2D投影框的IOU值，并构建n×m的IOU矩阵，n为2D目标对象的数量，m为2D投影图的数量； 步骤8.2，遍历IOU矩阵，当任一IOU值大于设定的IOU阈值t，将2D投影框内的投影点对应的点云作为目标点云进行输出，同时将2D目标对象的目标类别作为3D目标类别输出。

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