中兵智能创新研究院有限公司;北京理工大学冯付勇获国家专利权
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龙图腾网获悉中兵智能创新研究院有限公司;北京理工大学申请的专利一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预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:CN119379738B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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:202411469591.7,技术领域涉及:G06T7/246;该发明授权一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预测方法是由冯付勇;孙禹启;宋威龙;蒋朝阳;王麟峰;魏超;王志一;贾一飞;杨婷婷;党睿娜;张祖航;景佳奇;于子涵;海思媛;王振皓设计研发完成,并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预测方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预测方法,属机器人无人系统感知识别领域。包括将双目相机获取的目标二维图像,以及激光雷达获取的目标点云数据进行预处理,得到预处理后的二维图像及点云数据;步骤S2、基于所述预处理后的二维图像进行二维目标检测及跟踪检测,得到二维目标检测与跟踪结果;步骤S3、基于所述预处理后的点云数据及所述二维目标检测与跟踪结果进行三维目标检测,得到三维检测结果;步骤S4、基于所述二维目标检测与跟踪结果中的像素坐标,以及所述三维检测结果中的目标点云边界的顶点的像素坐标,进行目标融合跟踪预测,得到目标ID、位置、类别和目标点云边界。实现了目标的精确识别与跟踪。
本发明授权一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于激光雷达与双目相机的多模态目标识别与跟踪预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤S1、将双目相机获取的目标二维图像,以及激光雷达获取的目标点云数据进行预处理,得到预处理后的二维图像及点云数据; 步骤S2、基于所述预处理后的二维图像进行二维目标检测及跟踪检测,得到二维目标检测与跟踪结果; 步骤S3、基于所述预处理后的点云数据及所述二维目标检测与跟踪结果进行三维目标检测,得到三维检测结果; 步骤S4、基于所述二维目标检测与跟踪结果中的像素坐标,以及所述三维检测结果中的目标点云边界的顶点的像素坐标,进行目标融合跟踪预测,得到目标ID、位置、类别和目标点云边界; 所述步骤S4,包括: 初始化扩展卡尔曼滤波器EKF,设置目标的初始状态和协方差矩阵; 基于所述目标的初始状态和协方差矩阵,将所述二维目标检测与跟踪结果中的像素坐标,以及所述三维检测结果中的点云边界Box2的顶点的像素坐标进行加权融合,得到融合后的目标状态信息; 使用状态转移模型和过程噪声来预测目标下一状态,并更新协方差矩阵; 将所述预测的目标下一状态与实际三维检测中目标的观测值进行比较,计算卡尔曼增益,并对目标状态信息和协方差矩阵进行更新,输出目标在时间k+1下的状态估计和协方差矩阵; 在每个时间步并行处理二维检测和三维检测结果,使用EKF融合与更新检测结果,以持续对目标进行跟踪和定位; 输出目标ID、以及目标在世界坐标系下的位置、目标的类别、点云边界框Box2。
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