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龙图腾网获悉重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司申请的专利障碍物检测方法、装置、电子设备及存储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：CN119001703B 。

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：202410976251.7，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质是由万鑫;胡旭;唐辉;张康;李东营设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：通过毫米波雷达和相机分别采集车辆周围对应的原始毫米波雷达数据和相机图像；将原始毫米波雷达数据进行预处理，得到毫米波雷达图像；获取目标毫米波雷达图像特征和目标相机图像特征；将目标毫米波雷达图像特征和目标相机图像特征进行特征融合，得到目标图像融合特征；基于原始毫米波雷达数据、相机图像以及目标图像融合特征构建多对抗学习模型；基于多对抗学习模型确定车辆周围是否存在障碍物。即本申请实施例中，通过对双模态融合特征的提取，进而构建多对抗学习模型，以保证融合图像能够同时保持每个模态图像最重要的特征信息，实现复杂条件下障碍物的准确识别。

本发明授权障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过毫米波雷达和相机分别采集车辆周围对应的原始毫米波雷达数据和相机图像； 将所述原始毫米波雷达数据进行预处理，得到毫米波雷达图像； 获取所述毫米波雷达图像和所述相机图像分别对应的目标毫米波雷达图像特征和目标相机图像特征； 将所述目标毫米波雷达图像特征和所述目标相机图像特征进行特征融合，得到目标图像融合特征； 基于所述原始毫米波雷达数据、所述相机图像以及所述目标图像融合特征构建多对抗学习模型； 基于所述多对抗学习模型确定所述车辆周围是否存在障碍物； 所述基于所述原始毫米波雷达数据、所述相机图像以及所述目标图像融合特征构建多对抗学习模型包括： 将所述原始毫米波雷达数据和所述相机图像作为生成器的输入； 将所述原始毫米波雷达数据和所述目标图像融合特征作为第一鉴别器的输入； 将所述相机图像和所述目标图像融合特征作为第二鉴别器的输入； 基于所述生成器、所述第一鉴别器以及所述第二鉴别器构建多对抗学习模型。

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