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龙图腾网恭喜深圳市创想数维科技有限公司申请的专利一种激光雷达与相机融合的图像处理方法及装置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：CN117911261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311839673.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种激光雷达与相机融合的图像处理方法及装置是由吴未;付竞达;徐扬;黄海力;龙科铭;武士程设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光雷达与相机融合的图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光雷达与相机融合的图像处理方法及装置，通过获取激光雷达扫描屏幕的点云数据，根据激光雷达的位姿信息对点云数据进行点云预处理得到网格信息，将网格信息进行边缘识别得到预测点云和真实点云，根据预测点云和真实点云求解出分别在网格体的三轴上最多点云落入的空间平面，基于位姿信息、相机采集的图像和空间平面采用边缘检测图形识别算法进行信息融合得到网格地图，获取网格地图中的相机虚拟位姿与相机的实际位姿进行匹配定位和建图以完成激光雷达与相机融合的图像处理，提高了目标融合识别结果的精度，同时可以精确读取实际屏体的尺寸和空间位置信息，减少手动调节mapping过程时间，提高应用过程效率。

本发明授权一种激光雷达与相机融合的图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种激光雷达与相机融合的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取激光雷达扫描屏幕的点云数据，根据激光雷达的位姿信息对点云数据进行点云预处理得到网格信息； 将网格信息进行边缘识别得到预测点云和真实点云，根据预测点云和真实点云求解出分别在网格体的三轴上最多点云落入的空间平面； 基于位姿信息、相机采集的图像和空间平面采用边缘检测图形识别算法进行信息融合得到网格地图； 获取网格地图中的相机虚拟位姿与相机的实际位姿进行匹配定位和建图以完成激光雷达与相机融合的图像处理，其中，相机的实际位姿根据激光雷达的位姿信息进行标定； 将网格信息进行边缘识别得到预测点云和真实点云，包括： 将激光雷达点云和RGB图像作为输入，将三维点云转换为二维深度图，预设内参数P和外参数T，投影的表达式为，其中x表示点云中的三维点，y表示转换后的深度图中的二维点； 通过调节的方式来获得未标定的深度图，并将其作为输入深度图，添加的外部参数为，则输入深度图和随机变换分别对应的表达式为，其中表示随机变换的旋转向量，表示随机变换的平移向量；将RGB图像和未标定深度图输入特征提取网络并经过特征聚合网络输出三个自由度的旋转向量和平移向量，标定网络接收未标定的深度图和对应的RGB图像作为输入，并预测旋转向量和平移向量； 使用预测的旋转向量和平移向量，将它们转换为变换矩阵以进一步计算损失函数，平移向量直接用作变换矩阵中的平移项，旋转向量通过罗德里格斯旋转表达式转换为旋转矩阵，旋转表达式为，其中，I表示单位矩阵， 表示旋转向量的反对称矩阵，表示旋转角，结合平移向量得到预测的变换矩阵； 损失函数包括转换损失、深度图损失和点云损失，、和表示各自的损失权重，总损失函数表达式为； 转换损失：目标是回归旋转向量和平移向量，它们是标定网络的输出，分别计算预测值和真实值的旋转向量、平移向量之间的L-2范数，通过添加标量来控制旋转的L-2范数和平移的L-2范数之间存在的尺度差异，转换损失，其中表示预测的旋转向量，表示真实的旋转向量，表示预测的平移向量，表示真实的平移向量；深度图损失：设定预测变换矩阵，将变换应用于输入深度图并获得预测深度图，并计算预测深度图和真实深度图之间的偏差得到深度图的损失的表达式为，其中x表示点云中的三维点，表示预测深度图中对应的二维点，表示真实深度图中对应的二维点，N表示深度图中的像素数； 点云损失：通过预测深度图和真实深度图的反投影来获得预测点云和真实点云，使用这两个点云之间的倒角距离CD作为损失函数，点云损失的表达式为： ，其中表示预测点云，表示真实点云，N表示中的点数，M表示中的点数。

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