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！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);威海广泰空港设备股份有限公司申请的专利基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制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：CN118823121B 。

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：202410916575.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制方法是由阴贺生;任怡;黄博;段凯文;李文轩;刘海涛;张楠楠设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制方法，其解决了现有登机桥对接飞机舱门的对接准确性差、环境适应性差，对飞机舱门的定位不够准确、稳定性差、环境适应性差的技术问题。其在舱门检测过程中，首先分别构建基于图像处理和基于深度学习的两种舱门位置检测算法，然后通过模糊逻辑推理方法将两种不同类型的检测结果进行融合，从而得到融合后的舱门位置信息，最后依据融合后的舱门位置信息控制登机桥与舱门对接。

本发明授权基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法与登机桥自动靠机控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊融合的飞机舱门位姿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过图像处理算法获取舱门的位置信息；针对双目相机采集的包含舱门的图像，采用边缘检测算法获得舱门的轮廓，首先对获取的包含舱门的图像进行灰度处理得到灰度图像，将高维的颜色信息进行降维，转换为一维的像素点强度信息；其次对灰度图像通过Canny边缘检测算法处理得到边缘；再其次，提取出符合舱门形状的边缘，即得到舱门的轮廓；获得舱门轮廓的最小外接矩形来表示舱门的外围轮廓；根据最小外接矩形的纵横比判断最小外接矩形的位姿，得到最小外接矩形的方向，纵 横比大于1是正向；在最小外接矩形是正向的情况下，将最小外接矩形的四个顶点按y坐标 从大到小排序，得到两个y坐标较大的点作为下方的两个角点，再对下方的两个角点按x坐 标从小到大排序，分别得到左下角点和右下角点，进而得到左下角点的像素坐标是和或右下角点的像素坐标； 步骤2，通过基于YOLOv5检测算法获取舱门的位置信息；通过训练数据集建立YOLOv5目标检测模型，构建训练数据集时分别采取了不同光照条件和不同角度下的图像；将双目相机采集的包含舱门的图像输入给YOLOv5目标检测模型，YOLOv5目标检测模型 输出检测结果，识别出舱门，检测结果图像中，舱门被检测框包围，检测框的四个顶点按y坐 标从大到小排序，得到两个y坐标较大的点作为下方的两个角点，再对下方的两个角点按x 坐标从小到大排序，分别得到左下角点和右下角点，进而得到左下角点的像素坐标是和或右下角点的像素坐标； 步骤3，通过模糊融合算法获得优化后的舱门位置信息；步骤（1），确定系统输入输出变量；系统的多个输入变量分别为登机桥的状态、环境的光照强度、距离以及检测视角；登机 桥状态的模糊等级划分为：静态和动态；光照强度的模糊等级划分为：强光、自然光和弱光； 距离的模糊等级划分为：近距离、中距离和远距离；视角的模糊等级划分为：正视与斜视；融 合权重的模糊集合与融合权重的模糊等级划分相同，均包括三个参数：低权重、中 权重以及高权重；系统的两个输出变量为融合权重和融合权重； 步骤（2），输入输出变量的模糊化；步骤（3），建立模糊规则库；步骤（4），融合处理；根据融合权重和，对步骤1获得的舱门位置信息和步骤2获得的舱门位置信息 进行融合处理，得到优化后的舱门位置信息和或，的计算公式如下： 其中，是步骤1得到的左下角点的像素坐标，是步骤2得到的左下角点的像 素坐标； 的计算公式如下： 其中，是步骤1得到的右下角点的像素坐标，是步骤2得到的右下角点的像 素坐标； 步骤4，根据优化后的舱门位置信息和或，结合基于双目相机测距原理获取 的深度信息，得到相机坐标系下的空间三维信息和或。

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哈尔滨工业大学(威海);威海广泰空港设备股份有限公司，其通讯地址为：264200 山东省威海市文化西路2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”。