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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析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：CN120877232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511396803.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析方法是由黄殷梓;朱冰;赵健;张培兴;高质桐;李文旭设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视觉传感器的影响分析方法，特别涉及一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析方法，步骤包括基于封闭场地的雨雾气象环境模拟平台构建测试场景，[雨雾气象参数‑目标物距离‑受到气象影响的图像信息]数据对采集，通过原始数据、图像特征和识别功能三个层级分析雨雾环境对智能汽车视觉传感器的影响，本发明实现全维度地量化雨雾环境对智能汽车视觉传感器的影响，使得视觉传感器在雨雾环境下的性能评估更具全面性和准确性；还将距离参数引入到影响评价范围内，更好地指导视觉传感器算法的缺陷分析与优化设计。本发明揭示了雨雾环境对视觉传感器性能的衰减效应，为视觉感知系统的鲁棒性优化与测试验证提供技术支持。

本发明授权一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析方法在权利要求书中公布了：1.一种针对雨雾环境智能汽车视觉传感器的影响分析方法，其特征在于，步骤包括： 步骤1、基于封闭场地的雨雾气象环境模拟平台构建测试场景，放置静态车辆目标物，搭载视觉传感器的车辆从距离目标物一定距离处以一定速度逐渐靠近目标物，通过视觉传感器采集不同车辆目标物距离对应的无雨雾影响图像和雨雾图像数据，同时记录标定图像中车辆目标物与本车的距离；改变不同雨雾气象参数重复采集得到[雨雾气象参数-目标物距离-受到气象影响的图像信息]数据对； 步骤2、通过原始数据层级影响分析量化雨雾环境对智能汽车视觉传感器输出原始图像信息的影响，包括全参考指标和无参考指标；所述全参考指标以无雨雾影响图像作为基准，使用峰值信噪比PSNR和图像结构相似性SSIM两种方法进行计算；所述无参考指标采用Tenengrad梯度评价指标，Tenengrad由像素点水平和垂直方向的梯度值构成；采用线性插值方式构建原始数据层级影响分析结果； 再通过图像特征层级影响分析，应用ORB算法描述关键点数量衰减率，计算得到不同目标物距离和气象参数下的ORB关键点数量保留率；通过SIFT算法计算由于雨雾气象导致的关键点数量保留率； 再通过识别功能层级影响分析，选择目标识别和距离估算两种功能分析雨雾产生的影响，其中，目标识别功能影响分析选用YOLO系列算法作为雨雾对目标识别功能影响分析的对象；距离估算功能影响分析利用锥桶标定的距离真值和距离估算功能输出值进行差异比对，分析雨雾环境对距离估算功能的影响值； 得到雨雾环境对智能汽车视觉传感器的原始数据层、图像特征层和识别功能层影响分析结果后，先对各个层级单独得到的分析结果进行归一化处理，然后将三个层级影响结果相加和得到同时考虑三种影响因素的分析结果，再次利用归一化处理方式得到最终的雨雾环境对智能汽车视觉传感器的多层级影响分析结果。

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