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龙图腾网获悉辽东学院;辽宁机电职业技术学院;沈阳欣霖卓越信息技术有限公司申请的专利一种多视野特征融合的道路车辆检测方法及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：CN119495076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411650037.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种多视野特征融合的道路车辆检测方法及系统是由林晓庆;王丹玲;姜东洋;李东霖;徐惠红;祁春霞;刘满君设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视野特征融合的道路车辆检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视野特征融合的道路车辆检测方法及系统，涉及自动驾驶场景车辆检测技术领域，包括获取驾驶车辆所有视角的图像化采集数据，利用时间戳信息将所有所述图像化采集数据进行同步整理，获得多组同步图像数据组；对每组所述同步图像数据组进行标注筛选分析，将满足筛选要求的同步图像数据组作为标准数据集；从各图像中标定基准图像，将其余图像剪裁变换后与所述基准图像进行拼接，所述剪裁变换是指对其余图像进行尺度变换后再与基准图像的相重叠的区域进行剪裁操作，获得全景数据集；利用所述全景数据集并基于卷积神经网络模型进行道路车辆目标检测。该检测方法及系统通过将多视角的图像数据进行同步整理后再进行标注质量筛选，确保待融合的图像数据具备可靠的基础质量，再利用剪裁变换的方式将同组的图像数据进行配准，大大降低不同视角的图像的视差带来的影响，从而使得融合后的全景图像能够更有利于卷积神经网络模型进行学习与检测。

本发明授权一种多视野特征融合的道路车辆检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多视野特征融合的道路车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取驾驶车辆所有视角的图像化采集数据，利用时间戳信息将所有所述图像化采集数据进行同步整理，获得多组同步图像数据组； 对每组所述同步图像数据组进行标注筛选分析，将满足筛选要求的同步图像数据组作为标准数据集，其中，所述标注筛选分析是指对同步图像数据组中各子对象的初始标注信息进行差异对比； 对所述标准数据集中各图像进行特征融合，获得全景数据集，其中，对所述标准数据集中各图像进行特征融合包括：从各图像中标定基准图像，将其余图像剪裁变换后与所述基准图像进行拼接，所述剪裁变换是指对其余图像进行尺度变换后再与基准图像的相重叠的区域进行剪裁操作； 利用所述全景数据集并基于卷积神经网络模型进行道路车辆目标检测； 所述从各图像中标定基准图像包括如下步骤： 检测所述标准数据集中各图像内的检测目标属性，所述检测目标属性包括检测目标的类型与数量；将所有图像进行两两比对，获得各图像内的检测目标属性的重叠度比对结果；根据所述重叠度比对结果选择其中一个图像作为所述基准图像； 所述检测所述标准数据集中各图像内的检测目标属性基于各图像的初始标注信息确定； 将所有图像进行两两比对包括：确定每张图像中的目标集合，该目标集合是由不同坐标的检测目标构成；将各图像的目标集合进行两两有效重叠比对，其中，有效重叠比对基于检测目标的典型特征点坐标相似性进行确定； 所述将其余图像剪裁变换后与所述基准图像进行拼接包括如下步骤： 确定其余图像与基准图像对应的至少一个检测目标，根据两者的该检测目标的对应典型特征点坐标之间的邻距离比确定尺度变换值；根据所述尺度变换值对该其余图像进行尺度变换处理，得到变换图像；确定所述变换图像相对于所述基准图像的重叠区域，将该变换图像的重叠区域进行剪裁，并得到剪裁图像；将所述剪裁图像与所述基准图像进行拼接； 所述确定所述变换图像相对于所述基准图像的重叠区域，将该变换图像的重叠区域进行剪裁具体包括如下步骤： 将变换图像与基准图像进行对齐，分别确定两者的对齐边缘；基于基准图像的对齐边缘对变换图像的对齐边缘进行划定，得到该变换图像的拼接边缘；根据所述拼接边缘对变换图像进行剪裁；其中，将变换图像与基准图像进行对齐时采用一次多级配准方式进行对齐； 所述一次多级配准方式包括如下步骤： 获取变换图像与基准图像在第一像素条件下的图像数据，根据该第一像素条件下的图像数据进行对齐；获取变换图像与基准图像在第二像素条件下的图像数据，根据该第二像素条件下的图像数据进行对齐；所述第二像素大于第一像素； 其中，在第一像素条件下对齐时，标定待对齐边缘的边界范围轮廓，在第二像素条件下对齐时，对该边界范围轮廓进行关键像素点选择。

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