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龙图腾网获悉超级视线科技有限公司申请的专利基于多传感器融合的泊位定位方法以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：CN116524752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310330832.9，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权基于多传感器融合的泊位定位方法以及系统是由闫军;刘毅;王艳清设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的泊位定位方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多传感器融合的泊位定位方法以及系统。方法包括：对当前时刻的实景图像特征与上一时刻的实景图像特征进行特征匹配；若匹配成功，计算当前时刻的图像采集模块位姿；若匹配失败，则根据惯性测量模块与图像采集模块的相对位置关系与上一时刻的惯性测量信息，计算当前时刻的图像采集模块位姿，作为巡检车位姿；将实景图像特征、巡检车位姿、泊位定位信息进行关联绑定，并以第一帧时刻的巡检车位姿为初始位姿，生成泊位地图；根据待测实景图像特征，获取待测巡检车位姿，并将待测巡检车位姿与泊位地图中所有巡检车位姿进行对比，获得距离最近的巡检车位姿，查询对应的泊位定位信息，作为待测实景图像对应的泊位定位信息。

本发明授权基于多传感器融合的泊位定位方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的泊位定位方法，其特征在于，包括： 获取实景图像与惯性测量信息； 对每帧所述实景图像进行特征提取，获取实景图像特征，并对当前时刻的实景图像特征与上一时刻的实景图像特征进行特征匹配； 若匹配成功，根据所述当前时刻的所述实景图像特征与所述上一时刻的所述实景图像特征，计算图像采集模块在所述当前时刻的图像采集模块位姿； 若匹配失败，则获取惯性测量模块与所述图像采集模块的相对位置关系，并根据所述相对位置关系与所述上一时刻的所述惯性测量信息，计算所述图像采集模块在所述当前时刻的图像采集模块位姿，所述当前时刻的图像采集模块位姿为所述当前时刻的巡检车位姿； 获取当前时刻的泊位定位信息，将所述当前时刻的所述实景图像特征、所述巡检车位姿、所述泊位定位信息进行关联绑定，并以第一帧时刻的巡检车位姿为初始位姿建立起始点，生成泊位地图； 获取待测实景图像，并对所述待测实景图像进行特征提取，获取待测实景图像特征，并根据所述待测实景图像特征，获取待测巡检车位姿，并将所述待测巡检车位姿与所述泊位地图中所有所述巡检车位姿进行对比，获得距离最近的巡检车位姿； 在所述泊位地图中查询所述距离最近的巡检车位姿对应的所述泊位定位信息，作为所述待测实景图像对应的泊位定位信息； 其中，所述图像采集模块用于采集所述实景图像，所述惯性测量模块用于测量所述惯性测量信息； 所述图像采集模块采集实景图像之前，所述方法还包括： 判断是否存在历史泊位地图； 若存在所述历史泊位地图，则基于所述历史泊位地图获取泊位定位信息； 若不存在所述历史泊位地图，则执行所述图像采集模块采集实景图像； 所述若存在所述历史泊位地图，则基于所述历史泊位地图获取泊位定位信息，包括： 若存在所述历史泊位地图，则获取当前新实景图像，并对所述当前新实景图像中各个特征点进行提取，形成当前新特征点集合，所述当前新特征点集合包括多个当前新特征点； 在所述历史泊位地图中查找包含所述当前新特征点的历史实景图像的数量，作为第一观测帧数； 在所述历史泊位地图中查找与所述当前新实景图像相邻的所有历史实景图像，形成相邻历史实景图像集； 判断所述相邻历史实景图像集中是否存在与所述当前新特征点匹配的历史特征点； 若存在，则在所述相邻历史实景图像集中查找与所述当前新特征点匹配的相邻历史实景图像的数量，作为第二观测帧数； 将所述第一观测帧数与所述第二观测帧数进行对比，保留最大观测帧数对应的实景图像，根据所述最大观测帧数对应的实景图像的特征点对所述历史泊位地图进行更新，获得更新泊位地图； 若不存在，则将所述当前新特征点加入至所述历史泊位地图中进行更新，获得所述更新泊位地图。

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