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龙图腾网获悉常州启安信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检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：CN120375308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510449564.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法是由戴冠群;周扬;何一铭设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，涉及智能控制技术领域，包括采集多视角RGB影像和多视角点云图像，采用迭代最近点算法对多视角的点云图像进行融合，生成三维点云图像；利用PointNet++提取三维点云图像特征，并结合ViT视觉Transformer网络识别车身表面污渍分布；检测车身表面不同区域的污渍类型、污渍附着程度，计算清洗难度评分，对不同区域的车身表面污渍进行优先级排序，生成冲洗区域列表；构建DQN+PPO强化学习模型，动态调整喷嘴角度、水压及冲洗时间。本发明利用强化学习模型动态调整喷嘴角度、水压和冲洗时间，并通过毫米波传感器检测污渍去除情况，完成车辆清洁度评分。

本发明授权一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多摄像头车辆冲洗检测方法，其特征在于：包括， 采集多视角RGB影像和多视角点云图像，采用迭代最近点算法对多视角的点云图像进行融合，生成三维点云图像； 利用PointNet++提取三维点云图像特征，并结合ViT视觉Transformer网络识别车身表面污渍分布，包括以下步骤， 使用PointNet++对三维点云图像进行特征提取，得到局部点云图像特征和全局点云图像特征，并计算点云密度的变化率； 基于点云密度的变化率，利用ViT视觉识别车身颜色变化，并对车身污渍区域进行标记； 通过对车身污渍区域进行标记，使用Transformer网络识别车身表面污渍分布； 检测车身表面不同区域的污渍类型、污渍附着程度，计算清洗难度评分，并对不同区域的车身表面污渍进行优先级排序，生成冲洗区域列表，包括以下步骤， 根据车辆污渍区域的粗糙度设定车辆清洗区域权重，并与清洗难度评分结合，得到冲洗优先级评分； 根据冲洗优先级评分，设定冲洗优先级阈值，对所有污渍区域进行从高到低排序； 当冲洗优先级评分大于冲洗优先级阈值时，污渍区域属于高清洗难度区域； 当冲洗优先级评分等于冲洗优先级阈值时，污渍区域属于中清洗难度区域； 当冲洗优先级评分小于冲洗优先级阈值时，污渍区域属于低清洗难度区域； 对污渍区域和优先级排序进行整理生成冲洗区域列表； 构建DQN+PPO强化学习模型，动态调整喷嘴角度、水压及冲洗时间，包括以下步骤， 基于冲洗区域列表构建PPO强化学习模型，设定状态空间，生成初步车辆冲洗方案； 使用DQN对初步车辆冲洗方案优化，并结合PPO进行初步车辆冲洗方案梯度更新，动态调整喷嘴角度、水压及冲洗时间； 通过毫米波传感器检测污渍去除情况，并对车辆进行清洁度评分。

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