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龙图腾网获悉中数智科(杭州)科技有限公司;浙江杭海城际铁路有限公司;浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司申请的专利基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物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：CN120561777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511052741.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物检测方法是由李文杰;包学海;谢烨;汪旺龙;胥欣;汪康康设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轨道检测领域，具体是涉及基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物检测方法，包括环境感知分类步骤，信任度计算及模式决策步骤，检测数据采集步骤和障碍物检测步骤，通过集成视觉图像、毫米波雷达和超声波雷达三种传感器，利用其在不同环境下的互补优势，构建了全场景覆盖的检测体系。当某一传感器受环境干扰时，其他传感器仍能提供有效数据支撑，避免单一模态失效导致的检测盲区，提高了障碍物检测的鲁棒性和检测准确性。

本发明授权基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合的轨道交通车辆障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 环境感知分类步骤，通过环境传感器对列车运行环境的实时数据进行采集，并结合历史数据对当前检测环境进行分类，环境类型包括良好视觉环境、恶劣天气环境和近距离复杂环境； 信任度计算及模式决策步骤，设置不同检测模式的初始信任度，并根据环境类型及传感器采集数据结合初始信任度计算不同检测模式的信任度，并根据信任度选择检测模式，所述检测模式包括视觉图像检测模式、毫米波雷达检测模式和超声波检测模式； 检测数据采集步骤，根据不同的检测模式确定各检测传感器的采集数据量并进行数据采集和数据处理，所述检测传感器包括视觉图像传感器、毫米波雷达和超声波雷达； 障碍物检测步骤，将数据处理后的数据根据检测模式进行多模态数据融合得到对应的待检测数据，并根据所述待检测数据进行障碍物检测并输出检测结果； 所述信任度计算包括，基于环境类型进行信任度动态调整，为每种环境类型预设传感器信任度调整系数，良好视觉环境中视觉图像传感器的调整系数为正向值，恶劣天气环境中毫米波雷达的调整系数为正向值，近距离复杂环境中超声波雷达的调整系数为正向值，通过D-S证据理论对视觉图像、毫米波雷达和超声波雷达的同一目标检测结果进行冲突分析，若三者检测结果的位置偏差在预设阈值内，则三者信任度同步增加；若视觉图像与毫米波雷达检测冲突且超声波雷达支持其中一方，则冲突方信任度降低，并结合初始信任度综合进行加权计算得到最终各检测模式的信任度值。

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中数智科(杭州)科技有限公司;浙江杭海城际铁路有限公司;浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市钱塘区白杨街道科技园路267号国际创博中心三层3240室；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”。