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龙图腾网获悉重庆菲利信科技有限公司申请的专利用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注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：CN120954000B 。

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：202511492066.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法及系统是由贝依林;刘伟;阮家燕;黄粒设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法及系统在说明书摘要公布了：本方案属于自动驾驶场景标注领域，具体涉及用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法及系统。用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法，包括以下步骤：S10：在同一采集位置部署摄像头和激光雷达同频采集多模态数据，所述多模态数据包括二维图像数据和三维点云数据，多模态数据分别进行单模态标注得到单模态标注数据，单模态标注数据包括目标标签和关键点位，二维图像数据的标注数据还包括边界框位置，三维点云数据的标注数据还包括空间包围盒位置。本方案通过自动化对齐、针对性人工修正，减少冗余操作，提升标注效率，解决了现有的自动驾驶场景标注方式在多模态数据融合中，存在标注效率低的问题，还增强精准度与鲁棒性。

本发明授权用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于多模态数据融合的自动驾驶场景标注方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：在同一采集位置部署摄像头和激光雷达同频采集多模态数据，所述多模态数据包括二维图像数据和三维点云数据，多模态数据分别进行单模态标注得到单模态标注数据，单模态标注数据包括目标标签和关键点位，二维图像数据的标注数据还包括边界框位置，三维点云数据的标注数据还包括空间包围盒位置； S20：在三维点云数据标注数据的关键点位中，根据关键点位与采集位置之间的相对位置筛选出对齐点位；将三维点云数据标注数据中的关键点位作为三维关键点位，将二维图像数据标注数据中的关键点位作为二维关键点位；分析三维点云数据的深度分布特征，确定三维关键点位在不同距离区间的分布密度与可靠性；将三维关键点位按与采集位置的相对距离划分为多个距离区间，选择分布密度高、噪声干扰小的距离区间作为初步候选范围；然后基于三维关键点位对应的二维关键点位的轮廓完整性、边缘锐度及细节可辨识度的清晰度特征，来确定三维点云数据中对齐点位的初步候选范围；结合摄像头参数将三维点云数据的对齐点位投影至二维图像数据，根据投影结果在二维图像数据中的坐标，匹配出二维图像数据中的关键点位作为对齐点位；基于多模态数据对齐点位的映射关系生成空间转换矩阵，并完成多模态数据下关键点位的几何对齐，并根据几何对齐结果关联单模态标注数据； S30：对关联结果做一致性校验，若： S30a：多模态数据的目标标签不同或关键点位坐标差异超过预设差异阈值，则将多模态数据发送至人工终端；再接收人工终端录入的修正结果，并修改对应的单模态标注数据，返回S30步骤； S30b：多模态数据的目标标签一致且关键点位坐标差异在差异阈值内，则向人工终端发送含相同多模态数据的目标标签、关键点位与边界框或空间包围盒的叠加效果，再接收校验结果；若校验结果为正确，则执行S40步骤，若校验结果不为正确，则接收人工终端录入的修正结果，并修改对应的单模态标注数据，返回S30步骤； S40：根据关联结果融合目标物体的多模态标注数据； 向人工终端发送关联的二维图像数据和三维点云数据进行一致性校验时，优先提供距离采集位置较远的三维对齐点位对应的关联结果；再收集校验结果，提取正确校验结果中三维对齐点位对应的二维对齐点位变化作为偏移特征，将三维对齐点位与采集位置的相对位置、偏移特征建立偏移规律模型，对没有获取到校验结果的二维图像数据和三维点云数据，将三维点云数据中关键点位与采集位置之间的相对位置输入偏移规律模型计算偏移特征，根据偏移特征对三维对齐点位对应二维对齐点位进行调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆菲利信科技有限公司，其通讯地址为：400000 重庆市渝北区仙桃街道数据谷中路107号B09栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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