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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利基于双目视觉及真-伪激光点云的目标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：CN117079233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310990035.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于双目视觉及真-伪激光点云的目标检测方法是由樊香所;肖大川;蔡登胜;丁文涛;陈琳;覃文琳;陈笑康设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双目视觉及真-伪激光点云的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于双目视觉及真‑伪激光点云的目标检测方法，基于双目视觉相机和16线激光雷达，包括以下步骤：A、构建神经网络，神经网络包括依次连接的IGEV‑Stereo深度估计模块、真‑伪激光点云融合模块和AVOD3D目标检测模块；B、获取左视图和右视图，分别输入IGEV‑Stereo深度估计模块得到最终视差图像；C、检测得到真实激光点云；利用最终视差图像生成伪激光点云，配准融合得到真‑伪激光点云；D、左视图和真‑伪激光点云分别输入AVOD3D目标检测模块处理，在左视图和真‑伪激光点云中分别标识出目标，得到最终目标检测结果。本发明能够有效的在降低智能驾驶车辆的硬件成本同时提高目标检测精度。

本发明授权基于双目视觉及真-伪激光点云的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目视觉及真-伪激光点云的目标检测方法，基于双目视觉相机和16线激光雷达，其特征在于，包括以下步骤： A、构建神经网络，神经网络包括依次连接的IGEV-Stereo深度估计模块、真-伪激光点云融合模块和AVOD3D目标检测模块； B、获取双目视觉相机拍摄的左视图和右视图，分别输入IGEV-Stereo深度估计模块中，经IGEV-Stereo深度估计模块处理得到最终视差图像； C、通过16线激光雷达构建激光点云坐标系，检测得到真实激光点云；将最终视差图像中的每个像素投影到16线激光雷达构建的激光点云坐标系中，生成伪激光点云，然后通过Voxel点云滤波算法对伪激光点云进行下采样，再通过IterativeClosestPoint点云配准原则将伪激光点云和真实激光点云进行配准融合，得到真-伪激光点云； 伪激光点云数据生成过程为： 通过立体深度估计模型来获取二维图像中的每一个像素的深度信息,然后将获取到的深度信息投影到三维的16线激光雷达构建的激光点云坐标系中：将图像的像素通过以下公式转换为三维点云空间对应的,即得； ； 其中g，是相机中心，和是水平和垂直焦点长度； 通过IterativeClosestPoint点云配准原则将伪激光点云和真实激光点云进行配准融合的过程为： a、通过寻找最佳的变换矩阵M来最小化伪激光点云与真实激光点云之间的总误差，通过迭代的方式，将伪激光点云的每个点与真实激光点云中的平面进行匹配，以计算点到平面的距离误差；然后，通过最小化这些距离误差，ICP算法调整变换矩阵M的参数，逐步优化伪激光点云的位置和姿态，使其与真实激光点云更加吻合，具体公式如下： ； 其中，M是4×4的三维刚体变换矩阵，表示伪激光点云，表示16线真实激光点云，是处的单位法向量； b、将真实激光点云和伪激光点云统一到3D空间坐标系下，以真实激光点云为中心，计算伪点云到真实激光点云的欧式距离： ； 其中D表示真实激光点云和伪激光点云的欧式距离，表示真实激光点云的3D空间位置，表示伪激光点云的3D空间位置，然后制定半径阈值r； ； 使用半径阈值r来判断点与点之间的欧氏距离，如果点与中心点的距离小于等于阈值，则被保留下来，得到属于真实激光点云或真实激光点云附近的伪激光点云；同时保留真实激光点云和与其相邻的伪激光点云； D、左视图和真-伪激光点云分别输入AVOD3D目标检测模块，处理得到待测目标类型、位置、尺寸，在左视图和真-伪激光点云中分别标识出目标，得到最终目标检测结果。

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