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龙图腾网获悉南昌智能新能源汽车研究院申请的专利匹配融合的障碍物检测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN115909281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211650040.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权匹配融合的障碍物检测方法、系统、电子设备及存储介质是由颜检;胡一明;杨光程;孙俊;冯挽强设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本匹配融合的障碍物检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种匹配融合的障碍物检测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据毫米波雷达和摄像头的联合标定，将环境点云数据投影至摄像头图像所在平面上；根据预设安全行驶区域从点云数据中筛选出雷达目标数据；将图像数据通过检测目标算法得到摄像头目标数据；将雷达目标数据及摄像头目标数据采用目标匹配策略进行同目标匹配，将属于同一目标障碍物的雷达目标数据及摄像头目标数据进行数据融合；输出同一目标障碍物对应的毫米波雷达及摄像头检测的目标信息和符合可信度条件的毫米波雷达及摄像头的目标信息。本申请通过充分发挥毫米波雷达及摄像头传感器匹配融合检测优势，提升车辆前方道路中障碍物检测的准确性和完整性。

本发明授权匹配融合的障碍物检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种匹配融合的障碍物检测方法，其特征在于，包括： 基于毫米波雷达获取道路环境的点云数据以及基于摄像头获取所述道路环境的图像数据，其中，所述图像数据包括车辆行驶时的摄像头图像； 根据所述毫米波雷达和所述摄像头的联合标定，将所述环境点云数据投影至所述摄像头图像所在平面上； 根据预设安全行驶区域从所述点云数据中筛选出雷达目标数据； 将所述图像数据通过检测目标算法得到摄像头目标数据，其中，所述摄像头目标数据包括所述车辆相对于其前方障碍物的纵向距离； 将所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据采用目标匹配策略进行同目标匹配，将属于同一目标障碍物的所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据进行数据融合； 输出同一目标障碍物对应的所述毫米波雷达及所述摄像头检测的目标信息和符合可信度条件的所述毫米波雷达及所述摄像头的目标信息； 所述将所述图像数据通过检测目标算法得到摄像头目标数据，其中，所述摄像头目标数据包括所述车辆相对于其前方障碍物的纵向距离的步骤具体包括： 将所述图像数据输入已训练的YOLOv4模型进行模型推理，以使识别出所述摄像头图像上障碍物的类型以及计算出所述障碍物在所述摄像头图像上的位置数据； 将所述位置数据通过单目测距模型估算摄像头目标数据，其中，所述单目测距模型具体如下： 式中，Z表示车辆相对于其前方障碍物的纵向距离，dy表示摄像头主轴与像平面y方向的偏移量，表示摄像头像素密度，Y表示目标框纵向像素最大值，H表示摄像头主轴相对地面安装高度，f表示相机焦距； 所述将所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据采用目标匹配策略进行同目标匹配，将属于同一目标障碍物的所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据进行数据融合的步骤具体包括： 基于所述雷达目标数据和所述摄像头目标数据各自设定可信度条件进行筛选，将筛选出的毫米波雷达目标点投影至同时刻的摄像头图像所在平面中； 筛选出所有存在于其一摄像头目标检测框内的毫米波雷达目标点，判断所述毫米波雷达目标点与所述摄像头目标检测框的纵向距离误差是否小于预设阈值； 若是，则判定所述毫米波雷达及所述摄像头所检测的目标点为同一目标，并将所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据进行数据融合； 若否，则不处理所述雷达目标数据及所述摄像头目标数据。

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