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龙图腾网获悉上海无线电设备研究所申请的专利一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算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：CN115700760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211436174.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法是由朱凌轩;林嘉轩;廖意;王彪;史珮颖设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法，包括：S1，对可见光图像中的背景进行掩码处理，并测量每张图像对应视角下的激光雷达散射截面数据；S2，构建基于有限可见光图像到全空间激光雷达散射截面的深度学习推理模型；S3，将可见光图像和视角数据输入到步骤S2中训练完成的深度学习推理模型进行计算推理，输出全空间的激光雷达散射截面分布图；S4，依据全空间激光雷达散射截面的采样精度对经过标定的激光雷达散射截面分布图进行插值，输出最终结果。本发明实现了利用可见光和激光多模态数据并结合深度学习技术求解目标全空间的激光雷达散射截面的方法，增强了针对待测目标全空间激光散射特性的快速计算能力。

本发明授权一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤： S1，对大量目标采集不同视角条件下的可见光图像，记录每张图像的视角信息，然后对可见光图像中的背景进行掩码处理，并测量每张图像对应视角下的激光雷达散射截面数据； S2，构建基于有限可见光图像到全空间激光雷达散射截面的深度学习推理模型，所述的深度学习推理模型以有限数量的可见光图像及图像对应的观测视角矢量为输入数据，球坐标系下环绕目标的全空间激光雷达散射截面的分布图为输出数据； S3，对于待测目标，拍摄多幅可见光图像及记录对应的观测视角，对可见光图像中的背景进行掩码处理，将可见光图像和视角数据输入到步骤S2中训练完成的深度学习推理模型进行计算推理，输出全空间的激光雷达散射截面分布图； S4，获取待测目标至少一个视角下的激光雷达散射截面数据作为基准，利用实测激光雷达散射截面数据对步骤S3中输出的激光雷达散射截面分布图进行数值标定，再依据全空间激光雷达散射截面的采样精度对经过标定的激光雷达散射截面分布图进行插值，输出最终结果。

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