买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于视觉增强现实的车辆在环测试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：CN119666401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411934478.1，技术领域涉及：G01M17/007；该发明授权一种基于视觉增强现实的车辆在环测试方法是由朱冰;徐雪峰;赵健;张培兴;汤瑞;李思远;李嘉胜;郑世祺设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉增强现实的车辆在环测试方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于视觉增强现实的车辆在环测试方法。首先建立真实车辆的定位与运动信息采集系统，可以获取车辆的高精度运动信息；然后同步采集车载相机的图像信息和运动信息，目的是获取相同时间戳下相机输出与车辆运动信息；其次通过相机的内参与初始外参信息，结合同步采集运动信息，计算得出每一时刻相机的位姿；将计算出的位姿同步输入到仿真软件中，获取与真实相机时间与空间一致的虚拟相机输出；以真实采集的相机图像作为背景，以虚拟仿真相机提供的交通参与者为前景，通过图像融算法，获取增强现实视角的融合图像信息；最后将融合图像输入给感知层，结算感知结果后输入至决策控制层，输出决策指令给车辆的执行机构，车辆运动信息从而发生改变，又被高精度信息采集系统采集，从而完成一轮信息的循环。

本发明授权一种基于视觉增强现实的车辆在环测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉增强现实的车辆在环测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、利用RT3002和千寻定位RTK服务构建一个定位与运动信息采集系统； 步骤二、使用ROS中的时间同步机制，同步采集车载相机的图像信息及对应的车辆运动信息； 步骤三、利用相机的初始外参信息，结合同步采集的运动信息，计算每一时刻相机的具体位置和姿态或位姿； 步骤四、将计算出的相机位姿信息同步输入到仿真软件中，设计虚拟相机的相机参数与真实相机一致，生成与真实相机时间和空间上完全一致的虚拟相机输出； 步骤五、以真实采集的相机图像作为背景，以虚拟仿真相机提供的交通参与者为前景，通过图像融合算法，生成增强现实视角下的融合图像； 步骤六、将融合图像输入车辆的感知层进行处理，以测试感知层对真实场景与虚拟动态元素融合场景的感知能力和对复杂环境的适应能力；融合图像通过保留真实世界的背景细节，并叠加虚拟环境中的动态交通参与者，完整复现了真实驾驶场景，使得感知层能够准确评估动态环境下的物体识别与跟踪性能；感知结果随后传递至决策控制层，生成相应的决策指令并发送至车辆的执行机构，车辆根据这些指令调整运动状态，同时新的运动信息再次被高精度信息采集系统捕捉，确保车辆行为与感知决策的闭环一致性； 其中，所述步骤五的具体方法如下： 51设计包含太阳阴影的虚拟交通参与者的图像提取方法； 52对真实相机采集的背景图和虚拟仿真世界的交通参与者图像进行图像融合； 所述步骤51的具体方法如下： 511根据实验场地的经纬度与试验时刻来计算当时的太阳高度角与太阳方位角，从而在虚拟仿真世界中获取与真实世界一致方位的太阳阴影； 太阳角度角计算公式： h＝arcsinsinφ·sinδ+cosφ·cosδ·cosH 太阳方位角的计算由下式计算： 式中，φ为观察点的纬度；δ为太阳的赤纬角；H为太阳时角； 在生成太阳阴影之后，提取出对应的太阳阴影部分； 通过将RGB图像转为LAB空间，当A和B通道的平均值之和小于给定的阈值ab_threshold时,将满足L≤[meanL-stdL3]的像素值分类为阴影部分，将其他像素分类为非阴影像素，其中，meanL表示像素通道的均值，stdL表示像素通道的标准差；当A和B通道的平均值之和大于给定的阈值ab_threshold时,此时，L和B通道中低于通道阈值的部分归类为阴影区域； 512对于交通参与者的提取通过语义分割图像与原始RGB图像获取；根据语义分割结果，选择目标对象的类别，生成二值化模板，如下所示： 式中，Sx,y为语义分割结果中位置x,y处的标签；Mx,y为生成的二值化模板； 对于交通对象区域和阴影区域的整体二值化图像获取的流程，首先计算阴影掩码中去掉与交通对象重叠的部分： 式中，为交通对象掩码的补集；Mshadow为阴影的掩码； 接着，将去重叠的阴影掩码和车辆掩码合并： Mcombined＝Mobject∪Mrefined_shadow 式中，Mcombined为包含交通对象和阴影的整体区域的掩码图像； 综上，整个过程表示为： 利用生成的二值化模板M，对原始图像进行逐像素的掩码操作，提取目标对象的图像区域，如下所示： Ox,y＝Ix,y×Mx,y； 式中，Ix,y为原始图像；Mx,y为包含交通对象和阴影的整体区域的掩码图像。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。