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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统及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：CN117009816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310978208.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统及方法是由岑明;徐浩然;方振;石涛;张文文;冯明驰设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统，属于自主无人系统环境感知技术领域，包括视觉目标检测模块：用于实时采集视觉数据，通过视觉模型‑1进行目标检测，将检测结果作为视觉伪标签数据发送给启发式学习模块；激光雷达目标检测模块：用于实时采集激光雷达数据，通过激光雷达模型‑1进行目标检测，将检测结果作为激光雷达伪标签数据发送给启发式学习模块；启发式学习模块：使用评估器对视觉和激光雷达目标输出伪标签信息进行评估，根据评估结果，利用伪标签信息对视觉模型‑2和激光雷达模型‑2进行训练，将训练好的视觉模型‑2和激光雷达模型‑2分别用以更新视觉模型‑1和激光雷达模型‑1。还包括一种方法。

本发明授权激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种激光雷达和视觉启发式学习的目标检测系统，其特征在于：包括视觉目标检测模块、激光雷达目标检测模块及启发式学习模块； 所述视觉目标检测模块用于实时采集视觉数据，通过视觉模型‑1进行目标检测，将检测结果作为视觉伪标签数据发送给启发式学习模块； 所述激光雷达目标检测模块用于实时采集激光雷达数据，通过激光雷达模型‑1进行目标检测，将检测结果作为激光雷达伪标签数据发送给启发式学习模块； 所述启发式学习模块使用评估器对视觉和激光雷达目标输出伪标签信息进行评估，根据评估结果，利用伪标签信息对视觉模型‑2和激光雷达模型‑2进行训练，将训练好的视觉模型‑2和激光雷达模型‑2分别用以更新视觉模型‑1和激光雷达模型‑1； 所述使用评估器对视觉和激光雷达目标输出伪标签信息进行评估，具体包括以下步骤： S31：目标关联：对视觉伪标签数据TK、激光雷达伪标签数据TL分别建立目标特征向量xi，计算目标相似度star，根据目标相似度计算目标关联矩阵Aij； S32：计算目标检测一致性向量：根据关联矩阵Aij，将TK、TL中的目标分别放入集合中，判断是否为计算目标检测一致性向量yi；步骤S32具体包括以下步骤： S321：将视觉伪标签数据划分为TK＝{T1K,TK2,T3K,...,TKn}，将激光雷达伪标签数据划分为TL＝{T1L,TL2,T3L,...,TLm}； S322：设置4类目标集合： 其中为视觉伪标签数据TK中成功关联的目标集合，为视觉伪标签数据TK中未成功关联的目标集合，为激光雷达伪标签数据TL中成功关联的目标集合，为激光雷达伪标签数据TL中未成功关联的目标集合； S323：定义一个目标检测一致性向量： yi＝[t1,t2,t3,t4]T其中tj∈{0,1}，j∈[1,4]，当tk＝1时，ti＝0，S324：若与均为令t1＝1，本组伪标签数据具备一致性； 若为不为令t2＝1，本组伪标签数据不具备一致性，用激光雷达网络模型Al训练视觉网络模型Ak； 若不为为令t3＝1，本组伪标签数据不具备一致性，用视觉网络模型Ak训练激光雷达网络模型Al； 若与均不为令t4＝1，本组伪标签数据不具备一致性，用激光雷达网络模型Al训练视觉网络模型Ak，同时用视觉网络模型Ak训练激光雷达网络模型Al。

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