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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建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：CN116704044B 。

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：202310674650.3，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建方法是由朱冰;黄殷梓;赵健;高质桐设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建方法，包括相机几何模型构建和相机物理模型构建，相机几何模型用于确定测试场景中目标物体在相机成像平面内像素位置，相机物理模型通过光源信息、降雨信息和相机参数信息基于光线追踪确定对应像素位置的像素强度，通过像素强度确定对应图像信息特征。本发明可以在虚拟仿真或封闭场地测试前提供先验知识，对测试的结果进行预测，或用于指导虚拟仿真边缘测试场景的搜索或封闭场地中目标物体的实际布置情况，降低测试成本，提高测试效率，缩短测试周期。

本发明授权一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向降雨复杂环境智能汽车测试的相机模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤： 1相机几何模型构建： 相机几何模型用于确定智能汽车测试场景中目标物体在相机成像平面内的像素位置； 首先利用轴对齐包围盒对目标物体的几何形状特征信息进行简化，其次基于相机的安装参数和内置参数确定在相机成像面内目标物体对应的像素位置，作为相机物理模型的输入； 2相机物理模型构建： 相机物理模型构建包括： 2.1基于光线追踪计算理想情况下的像素强度； 基于光线追踪计算相机几何模型输出的像素位置的像素数值，光线追踪是将场景中的渲染任务拆分成从相机出发的若干条光线与场景的相交，根据交点处的表面材质、法向量信息并结合光源信息计算像素强度，包括步骤： 2.1.1光源分析； 2.1.2目标物体物理模型构建； 2.1.3相机模型构建； 2.2基于降雨模糊模型确定像素强度突变； 所述的降雨模糊模型构建： 为了建立降雨环境对车载相机产生影响的数学模型，分别对雨滴具有的粒子尺度分布、降雨有效分布、空间随机干扰和像素强度突变四种真实特性进行建模，并利用该降雨模糊数学模型对相机的DN信息进行处理，建立用于降雨环境智能汽车测试的相机模型，包括步骤： 2.2.1有效分布模拟； 2.2.2随机干扰模拟； 2.2.3雨滴粒子尺度模拟； 2.2.4强度突变模拟。

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