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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法及系统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：CN120279521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510708939.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法及系统是由杨炜;方虹苏;常城;兰理文;关甜;韩毅设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测领域，具体涉及基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法及系统；获取当前道路图像，将当前道路图像输入预先构建好的三维坑洞模型，输出当前道路图像的坑洞检测结果；三维坑洞模型构建过程如下：获取道路图像，将道路图像输入至分割网络，生成坑洞图像；对坑洞图像进行形态学处理，得到几何特征参数；基于几何特征参数得到坑洞边界坐标，将坑洞边界坐标映射至4D毫米波雷达中的雷达坐标系，生成三维坑洞模型。本发明融合了视觉感知与4D毫米波雷达数据，提升了坑洞检测精度，不仅克服了单一传感器在复杂路况下的局限性，还通过三维建模实现了坑洞深度与形态还原，进一步提升了车辆行驶安全性与避障能力。

本发明授权基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉与4D毫米波雷达的道路坑洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前道路图像； 将所述当前道路图像输入预先构建好的三维坑洞模型，所述三维坑洞模型输出当前道路图像的坑洞检测结果； 其中，三维坑洞模型按照如下方式构建得到： 获取道路图像，将道路图像输入至分割网络；所述分割网络包括混合视觉变换特征提取模块、多尺度SK卷积模块和SE注意力机制； 混合视觉变换特征提取模块对输入的道路图像进行特征捕捉，得到多深度特征图；混合视觉变换特征提取模块结合了卷积神经网络与Transformer；所述混合视觉变换特征提取模块通过重叠图像块切分将道路图像转换为块状嵌入表示，并将块状嵌入表示逐步转换图像特征，得到多深度特征图； 多尺度SK卷积模块对所述多深度特征图进行特征提取，得到特征图； SE注意力机制对所述特征图进行通道校准，生成坑洞图像； 对所述坑洞图像进行形态学处理，得到坑洞图像的几何特征参数； 基于几何特征参数得到坑洞边界坐标，将坑洞边界坐标映射至4D毫米波雷达中的雷达坐标系，生成三维坑洞模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市碑林区南二环中段33号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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