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龙图腾网恭喜浙江机电职业技术大学申请的专利面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策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：CN119810784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510246592.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法是由卓婧;黄晓峰设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法在说明书摘要公布了：本发明提供种面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法，涉及图像处理技术领域，本发明的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法具体包括：通过摄像头采集道路场景图像并识别前方区域目标，判定进入临时施工区域；基于道路场景图像对可通行区域进行划分；基于可通行区域和检测到的车辆位置信息，构建虚拟车道线；根据虚拟车道线结合可通行区域和区域目标构建自动驾驶决策，通过上述步骤，本发明通过实时采集车辆周围的环境信息，并利用图像视觉处理算法对非结构化道路的关键信息进行识别，从而提高环境感知的精确性和鲁棒性。

本发明授权面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法在权利要求书中公布了：1.面向复杂路况的多传感器融合协同式自动驾驶决策方法，其特征在于，所述方法包括：S1：通过摄像头采集道路场景图像并识别前方区域目标，判定进入临时施工区域；S2：基于道路场景图像对可通行区域进行划分；利用检测结果图指导道路场景图像对可通行区域进行划分，所述检测结果图由目标检测头基于多尺度特征融合模块的输出特征图得到包含目标类别与相应位置信息的检测结果图，目标检测头检测到的K个目标集合为每个目标ok包含边界框中心坐标xk，yk和目标类别ck∈{围挡，施工人员，行驶车辆，路障}；对每个像素x，y构建复合权重图： 为目标距离， σb为全局背景高斯半径；σc为类别半径参数；为类别相关的高斯参数；采用编码器对道路场景图像进行特征提取，得到三个层次特征编码图将复合权重图进行降采样，指导特征图进行重点区域分割； DownSample为将复合权重图W下采样至与尺寸一致，μ和σ分别为计算通道均值与标准差；Conv为卷积计算，下角标为卷积核尺，通过输入至与编码器结构对称的解码网络中得到道路场景图像中可通行区域的语义分割图；S3：基于可通行区域和检测到的车辆位置信息，构建虚拟车道线；所述构建虚拟车道包括生成初始化车道包括：目标检测网络检测到的车辆集合为N为车辆数目，xi，yi和wi，hi分别表示第vi个车辆的坐标与目标宽度和高度；基于车辆集合查询未被遮挡车辆集合并以中每个车辆生成初始车道： σx为横向位置灵敏度系数，τo为遮挡判定阈值，表示集合中第t个车辆，T为集合中车辆数目，Lt为第t个车道；S4：根据虚拟车道线结合可通行区域和区域目标构建自动驾驶决策。

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