重庆大学刘铎获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于数据融合的目标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：CN119888190B 。
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：202510043699.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于数据融合的目标检测方法及系统是由刘铎;胡耀文;任骜;谭玉娟;钟刊设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于数据融合的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据融合的目标检测方法及系统，方法包括采用所有智能体对历史点云数据集进行目标检测，基于得到的所有目标检测结果之间的相似性特征构建图匹配矩阵；基于所述图匹配矩阵获取各个初始顶点特征；采用第一图卷积网络对所述图匹配矩阵的边权重矩阵、所述图匹配矩阵的度矩阵和所述初始顶点特征进行处理，得到更新顶点特征；采用第二图卷积网络对每个所述更新顶点特征和其余所述更新顶点特征进行匹配分析，得到双随机矩阵；构建损失函数，以损失函数对图卷积神经网络模型进行训练；利用训练好的模型对目标智能体的目标检测结果进行处理，融合目标检测结果。本发明实施例提供的方法，提高了目标检测的准确性。
本发明授权一种基于数据融合的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的目标检测方法，其特征在于，包括： 采用所有智能体对历史点云数据集进行目标检测，基于得到的所有目标检测结果之间的相似性特征构建图匹配矩阵； 基于所述图匹配矩阵获取各个初始顶点特征；采用第一图卷积网络对所述图匹配矩阵的边权重矩阵、所述图匹配矩阵的度矩阵和所述初始顶点特征进行处理，得到更新顶点特征； 采用第二图卷积网络对每个所述更新顶点特征和其余所述更新顶点特征进行匹配分析，得到非负分数矩阵；对所述非负分数矩阵进行规范化处理，得到双随机矩阵；基于所述双随机矩阵和真实匹配矩阵之间的差异性特征构建损失函数，以所述损失函数对图卷积神经网络模型进行训练； 利用训练好的所述图卷积神经网络模型对目标智能体的所有实时目标检测结果进行处理，得到所述目标智能体的各个关联目标检测结果，对所有所述关联目标检测结果进行加权融合，得到融合目标检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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