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龙图腾网获悉深圳海星智驾科技有限公司申请的专利一种单目视觉三维物体检测方法、装置、域控制器及介质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：CN116681882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310558978.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种单目视觉三维物体检测方法、装置、域控制器及介质是由朱海龙设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单目视觉三维物体检测方法、装置、域控制器及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶领域，公开了一种单目视觉三维物体检测方法、装置、域控制器及介质，方法包括：通过样本图像训练得到目标检测模型，所述样本图像中的样本目标均标记了二维边框和样本目标在地面的落脚点；获取待检测图像，并通过所述目标检测模型在所述待检测图像中识别检测目标，同时标注检测目标的地面落脚点；将标注的地面落脚点转换到车身坐标系下，得到物理落脚点；通过所述物理落脚点生成不限制所述检测目标高度的三维检测信息。本发明解决了传统三维物体检测方案成本低廉和检测准确度高不能同时兼顾的问题。

本发明授权一种单目视觉三维物体检测方法、装置、域控制器及介质在权利要求书中公布了：1.一种单目视觉三维物体检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过样本图像训练得到目标检测模型，所述样本图像中的样本目标均标记了二维边框和样本目标在地面的落脚点； 获取待检测图像，并通过所述目标检测模型在所述待检测图像中识别检测目标，同时标注检测目标的地面落脚点； 将标注的地面落脚点转换到车身坐标系下，得到物理落脚点； 通过所述物理落脚点生成不限制所述检测目标高度的三维检测信息； 所述样本图像通过如下方式获取： 对车身的单目相机进行参数标定，得到单目相机的逆透视变换矩阵； 通过所述单目相机采集实际场景图像，并在所述实际场景图像中标记样本目标的二维边框； 通过所述逆透视变换矩阵将所述实际场景图像变换为鸟瞰图，并在所述鸟瞰图中标记样本目标的四个地面落脚点和落脚点顺序，所述落脚点顺序用于表征目标的前后方向； 通过所述逆透视变换矩阵将标记了地面落脚点的鸟瞰图反变换到实际场景图像，得到四个地面落脚点在实际场景图像中对应的图像坐标，同时在实际场景图像中标记地面落脚点的可见性； 获取公开三维检测数据集，并将所述公开三维检测数据集中样本目标的矩形三维边框投影到任意角度的虚拟二维图像中； 在所述虚拟二维图像中通过投影的矩形三维边框标记样本目标的二维边框； 将所述矩形三维边框的四个底面角点作为地面落脚点投影到所述虚拟二维图像上，得到四个底面角点在虚拟二维图像中的图像坐标，同时标记四个底面角点的顺序和可见性； 通过标记后的实际场景图像和标记后的虚拟二维图像组成所述样本图像； 所述通过样本图像训练得到目标检测模型，包括： 以所述样本图像中标记的二维边框、地面落脚点、落脚点顺序和可见性作为标签，通过所述样本图像训练深度神经网络，得到用于识别二维图像中的二维边框、地面落脚点、落脚点顺序和落脚点可见性的所述目标检测模型； 所述通过所述物理落脚点生成不限制所述检测目标高度的三维检测信息，包括： 提取所述物理落脚点中的可见落脚点，并通过所述可见落脚点的顺序和物理坐标计算所述检测目标的长、宽、中心位置和朝向； 通过所述检测目标的长、宽生成不限制所述检测目标高度的三维模型； 通过所述三维模型、所述中心位置和所述朝向组成所述三维检测信息； 所述通过所述可见落脚点的顺序和物理坐标计算所述检测目标的长、宽、中心位置和朝向，包括： 当所述可见落脚点的数量不少于三个时，根据可见落脚点的顺序连线生成所述检测目标的长边和宽边，并通过可见落脚点的物理坐标分别计算所述长边和宽边的数值； 根据所述可见落脚点的顺序和所述长边确定所述检测目标的朝向； 通过所述可见落脚点的物理坐标计算几何中心坐标，作为所述中心位置； 当所述可见落脚点的数量为两个时，通过两个可见落脚点估计一个虚拟落脚点； 将两个可见落脚点和所述虚拟落脚点作为三个可见落脚点计算所述检测目标的长、宽、中心位置和朝向。

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