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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定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：CN115018929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210612481.6，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法是由谭华春;徐尧;张海龙;丁璠;杨阳;侯新何;秦嘉彬设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法，首先对毫米波雷达进行空间标定，确定其所处的世界坐标；然后确定路侧摄像头的内外参数，根据坐标系连续变换的传递性，确定毫米波雷达坐标系与像素坐标系间的转换关系。采用脉冲信号对局域网内的传感器时间进行校正，同时根据数据置信度指标，基于简单线性插值与贝叶斯神经网络的方法对等效数据帧进行预测。该方法将像素坐标与图像坐标非规则排列时的情况考虑在内，极大地提高了目标位置在不同坐标系下的转换精度；同时根据数据需求不同，引入了等效数据帧的可靠度，完备了不同精度要求下的标定流程，为高速公路的精细化管控提供了决策依据。

本发明授权一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法在权利要求书中公布了：1.一种面向摄像头与毫米波雷达融合感知的多传感器时空协同标定方法，其特征在于：该方法包括传感器空间标定与时间标定两个组成部分；在统一的参照系框架中对目标的信息进行融合和综合描述； 空间标定包括毫米波雷达坐标系，世界坐标系，摄像头坐标系，图像坐标系与像素坐标系之间的转换；各坐标系之间的转换关系，包括： 1毫米波雷达坐标系与世界坐标系的转换；2世界坐标系与摄像头坐标系的转换；3摄像头坐标系与图像坐标系的转换；4图像坐标系与像素坐标系的转换；5当图像存在畸变时，对图像进行畸变校正，包括：图像的径向畸变校正与切向畸变校正； 时间标定包括传感器的时间对齐与数据帧同步预测； 统一钟源与消除钟漂确保传感器初始时间对齐； 通过滑动时间窗对前后数据帧索引，根据最终是否需要数据的置信度需求，应用插值与搭建贝叶斯神经网络的方式实现等效数据帧的预测，过程如下： 基于环境传感装置采集的道路环境数据，首先以权重赋值超过阈值的传感器探测的时刻为基础，对其他传感器在该时刻的前后两帧数据进行索引，具体索引方式为滑动时间窗的方法； 设定初始阈值，对基准传感器时间窗范围内的其他传感器数据进行索引，索引到的数据为经各传感器内部处理后显示的数据； 当索引到其他传感器在时间窗范围内的数据时，将这些数据进行组合得到该时刻的等效数据； 根据预测精度要求对传感器等效数据帧进行预测，包括： 1当预测精度要求或数据维数小于设定阈值时，采用线性插值的计算方法对索引到的数据进行组合； 设时间窗范围内索引到的其他传感器的前后帧数据分别为y1与y2，对应的时间戳分别为t1与t2，基准传感器的时间戳为tc,t1tct2，则该时刻非基准传感器的等效数据y由公式20得到： 2当预测精度要求不小于设定阈值或需要对等效数据做可靠性评价时，采用搭建贝叶斯神经网络的方法将概率建模与神经网络组合起来，得到含有置信度的等效数据，即，得到等效数据的预测值与预测结果的置信度； 基于环境传感装置采集的道路环境数据，通过赋予各传感器动态权重，对各传感器的数据进行可靠性评价，权重服从均值为μ，方差为δ的高斯分布，且各传感器的权重服从不同的高斯分布； BNN的网络权重参数为各传感器感知数据的权重，BNN网络的训练集D＝X,Y，X指除基准传感器外其他传感器的感知数据，Y指基准传感器的探测数据，BNN网络的输出层得到包含置信度的等效数据，将等效信息与基准传感器信息组合实现数据帧的同步。

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