大连理工大学章雨昂获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别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：CN115457508B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211127961.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别方法是由章雨昂;仲维;孙博华;刘晋源;王维民;樊鑫;刘日升;罗钟铉设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别方法。本方法充分融合了改进的UV视差检测和YOLOv5模型，利用改进的UV视差检测来粗识别路面上的行人车辆和非标障碍物，将UV检测结果输入到YOLOv5的深度学习模型，将二者结果进行融合目标识别来得到高稳定性高鲁棒性的检测效果，并且识别范围不限于目标的类型，由此来实现双目立体视觉的融合目标识别功能。本发明可高效快速实现路面可行驶区域检测、非标准障碍物检测、以及目标分类识别功能，是一种结合传统双目检测和深度学习目标检测二者优点的具有高稳定性，高鲁棒性的融合目标识别算法。
本发明授权基于UV视差检测和YOLOv5的融合目标识别方法在权利要求书中公布了：1.基于UV视差检测和YOLOv5的目标识别方法，其特征在于，步骤如下： 1通过双目相机采集去畸变后的路面场景左、右图像； 2根据采集到的路面场景左、右图像进行视差计算，得到原始视差图； 3对步骤2得到的原始视差图进行V视差图构建； 4根据V视差图进行路面划分，确定目标检测区域； 5对步骤4确定的目标检测区域和步骤3的V视差图进行像素关联，剔除V视差图上路面以下像素的视差信息，检测障碍物与路面相交的垂直线，并构建只含有路面以上视差信息的新视差图； 6基于步骤5获得的新视差图，构建U视差图，并检测障碍物直线； 7将步骤5和步骤6检测出的直线，在路面场景左图像上做综合校验，并针对障碍物中的行人和车辆的检测做了轮廓识别区分行人车辆和非标障碍物，合并得到UV视差目标检测结果； 8将步骤7得到的UV视差目标检测结果输入YOLOv5模型进行联合训练检测，输出检测结果并结合对应的原始视差图关系确定目标的二维图像坐标以及三维空间坐标。
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