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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;广西师范大学;桂林航天工业学院申请的专利车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化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：CN119763072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411830268.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法是由赵红专;潘佳雯;毛建宇;田芮珏;汪懿晨;崔欣;卢忠庆;戴逸桢;陈炳炘;王涛;周旦;徐奇;彭光含;章一才;张若杰;王海舰;徐智;钟思;何水龙;李晓欢;景晖;魏金占;张余明设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法，属于自动驾驶技术领域，包括视觉相机目标检测模块、激光雷达目标检测模块、目标追踪模块、激光雷达视觉相机联合标定模块、激光点云投影至图像模块及激光雷达信息和视觉信息融合模块。本发明采用上述的车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法，增强了关键特征的提取能力，提高了视觉检测对目标车辆的收敛速度和定位精度，保证模型轻量化需求，避免了检测结果丢失和误检。

本发明授权车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法在权利要求书中公布了：1.车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统，其特征在于：包括视觉相机目标检测模块、激光雷达目标检测模块、目标追踪模块、激光雷达视觉相机联合标定模块、激光点云投影至图像模块及激光雷达信息和视觉信息融合模块； 视觉相机目标检测模块改进YOLOv7-Tiny模型，改进后的YOLOv7-Tiny模型在Neck层对P3层进行卷积和上采样操作，增大特征图的尺寸，并与backbone层中细节信息丰富的F2层进行拼接，再通过ELAN-Tiny模块充分混合图像特征，输出额外构建的特征图P2，其中引入的CBAM注意力机制模块，通过在卷积神经网络中引入通道注意力模块和空间注意力模块，增强了模型对特征的关注能力； 激光雷达目标检测模块采用ConvNeXt模块改进骨干网络中的二维卷积下采样模块，并将SimAM注意力模块嵌入骨干网络中，对社会车辆和其他自动驾驶车辆进行三维目标检测得到点云3D检测框； 目标追踪模块对激光雷达目标检测模块和视觉相机目标检测模块的检测结果的相邻帧之间被跟踪目标与新检测目标进行匈牙利匹配，计算上一帧的目标检测框与当前帧的目标检测框的相对距离，计算上一帧中检测到的目标数与当前帧中检测到的目标数之间的差值，利用求得的相对距离值建立关联矩阵； 激光雷达信息和视觉信息融合模块采用匈牙利匹配算法对投影后的激光雷达点云3D检测框和视觉相机的图像检测框及两者的跟踪序列进行最优匹配，对未匹配的图像检测框和点云3D检测框进行二次筛选，排除不在跟踪序列且无法相互匹配的图像检测框和点云3D检测框，最终筛选可靠性高的图像检测框和点云3D检测框作为最终融合结果进行输出； 二次筛选包括： 提取未匹配的激光雷达点云3D检测框，若该点云3D检测框在目标追踪模块中标有ID被目标追踪，则认为是图像遮挡导致点云3D检测框未被匹配，输出激光雷达的点云3D检测框； 提取未匹配的视觉相机的图像检测框，若该图像检测框在目标追踪模块中标有ID，且图像检测框中有点云投影，则认为是目标距离太远导致未被匹配，输出视觉相机的图像检测框； 若不符合上述两种情况，则视为匹配失败，不进行输出操作。

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桂林电子科技大学;广西师范大学;桂林航天工业学院，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；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”。

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