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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种基于特征层融合的道路车辆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：CN114882460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210537808.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于特征层融合的道路车辆检测方法是由杨长春;贺津;王子垚;苏昊;杨晋苏;张婷设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征层融合的道路车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体为一种基于特征层融合的道路车辆检测方法，包括：通过激光雷达对基本原始点云数据特征进行采集，点云栅格化，拟合出地面模型的参数，计算地面模型参数，获取图像及图像预处理，基于YOLO的检测网络对物体进行检测识别和地面模型判断。本发明基于栅格地图映射的算法进行改进，提出了基于多区域的地面分割算法，将地面点云拆分为多个区域进行分割，有效缓解了路面不平、坡度等产生的欠分割的现象，通过计算得出地面模型参数，且配合基于YOLO对物体进行识别得出地面模型参数结构，通过将对应的地面模型参数与对面模型结构相匹配，能够准确的对地面模型进行识别。

本发明授权一种基于特征层融合的道路车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征层融合的道路车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，通过激光雷达对基本原始点云数据特征进行采集：通过使用激光雷达对三维地面进行检测，通过梯度信息的障碍物检测方法或利用原始点云数据的深度信息对地面点云检测方法从点云数据中分离出地面点云数据，地面点云数据包括平面点云数据和地面上物体点云数据；步骤S2，点云栅格化：通过将分离出的地面点云数据看作是一个整块，然后根据点云的实际尺寸分别设定长方体的最小边长，再将长方体划分为三维的网格，即将点云进行栅格化，形成点云数据的多区域分割；步骤S3，拟合出地面模型的参数：1在栅格化后的同一个三维网格的点云中随机选取三个点并向量的叉乘计算三个点所在平面的法向量：n＝P2-P1XP3-P1其中，P1＝x1，y1，z1，P2＝x2，y2，z2，P3＝x3，y3，z3；2计算点云中任意一点到这个平面的距离： 其中，Pi为点云中任意一点，i＝4,5，...，N；3设定阈值diτ以提取出正常的点云数据，将符合条件的点云保存下来，形成一个点云数据集合，并记录点云数据集合点的数量；4迭代步骤1～3T次，然后将所有点云数据集合中点的数量最多的点云数据集合保存下来；5每个三维网格均需要重复步骤1至步骤4；6得到每个三维网格保存下来点云数据集合后，采用最小二乘法微调保存下来点云数据，并从中提取模型参数上的点云数据；7迭代步骤6N次；由于拟合带有随机性，设置异常值点云的比率e，所述的异常值点云为非模型参数上的点云数据；当比率e设置不正确的情况时，即使在最大迭代次数N之内，也没有提取到准确的地面点云，则无需执行N次迭代，则设定一个期望正常值比率E：E＝1-e当比率e设置正确，提取的模型参数上的点云数据比上保存下来点云数据总数大于E时，就终止迭代；最后，利用微调后提取的点云数据拟合出准确的地面模型参数；所述步骤S3拟合出地面模型的参数中，步骤4中合适迭代次数T的推导为： 其中，e：点云数据中异常点的比率；s：每次迭代选取点的数量；T：RANSAC最大迭代次数；P：至少一次选取到正常点的概率；步骤S4，计算地面模型参数：根据在每个网格点云中提取出的模型参数上的点云数据，计算得出地面模型参数 其中，为墙面法向量，a、b、c分别为对应网格点云中的X轴，Y轴，Z轴中的点，A为提取的点云组成的矩阵，A＝[P1...PS]T，且SN，为地面模型常数项系数，步骤S5，获取图像及图像预处理：1通过摄像头对图像进行采集，且对图像通过GoogleNet模型建立网格结构，对网格结构进行划分，得到小的网格，小的网格的尺寸按照步骤S2点云分割的三维网格尺寸设定相同的长、宽、高；2卷积神经网络的输入为步骤1划分了网格结构后的摄像头采集的图像，通过卷积神经网络判断每个小的网格的中心点是否落在目标上，以此将非目标网格删除，保留存在目标的网格，通过保留的网格预测目标参数，预测的目标参数包括目标的类别和目标框的位置；3将步骤2得到的目标图像软寸归一化；其次，卷积神经网络特征提取；预测边界框置信度；最后，通过非极大值抑制算法过滤边界框，得到最优图片中地面模型结构；步骤S6，基于YOLO的检测网络对物体进行检测识别：通过将步骤S4中的地面模型参数与步骤S5中得到的地面模型结构相融合，将对应的地面模型参数与地面模型结构相匹配，输出融合后的目标特征图，并且输出目标检测结果；步骤S7，地面模型判断：通过将步骤S6中输出的目标检测结果与数据库进行比对，检测出前方路况情况，及目标障碍物是否为车辆和车辆的种类。

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