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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(威海);威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司;青岛万升航控智能科技有限公司申请的专利一种基于雷视融合的船舶防撞一体化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：CN119323903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411822580.2，技术领域涉及：G08G3/02；该发明授权一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统是由冯翔;熊振华;赵占锋;曹志强;周志权;王振兴设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统，涉及临岸水上交通管理技术领域，包括基于雷达和红外摄像头对船舶的回波信息和视觉信息进行同步检测；基于自适应权重调整融合回波特征向量和视觉特征向量得到融合特征向量，利用Yolo网络进行船舶和障碍物的识别与分类，结合DeepSORT跟踪器进行跟踪；采用卡尔曼滤波算法对回波信息和视觉信息进行融合处理，获得目标的实时位置、速度和加速度；分析船只轨迹，基于船载AIS模块提供的船舶静态信息设置安全阈值，评估碰撞风险。本申请利用雷达和红外摄像的信息融合，实现对周围障碍物的实时监测与精确定位。通过快速处理和优化算法，系统实时生成准确定位，降低了误报和漏报的风险。

本发明授权一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于雷视融合的船舶防撞一体化方法，其特征在于，包括：信息获取：基于雷达和红外摄像头对船舶的回波信息和视觉信息进行同步检测，通过数据处理模块将所述回波信息和视觉信息处理成边缘计算模块所接受的数据，然后传输给边缘计算模块处理；风险评估：边缘计算模块将回波信息表示为回波特征向量，将视觉信息通过卷积神经网络进行特征提取并表示为视觉特征向量，基于自适应权重调整融合所述回波特征向量和视觉特征向量得到融合特征向量，利用Yolo网络进行船舶和障碍物的识别与分类，结合DeepSORT跟踪器进行跟踪；采用卡尔曼滤波算法对所述回波信息和视觉信息进行融合处理，获得目标的实时位置、速度和加速度；分析船只轨迹，基于船载AIS模块提供的船舶静态信息设置安全阈值，评估碰撞风险；报警及远程数据反馈：检测到潜在的碰撞风险或船只超速时，报警模块在边缘计算模块、船载AIS模块与远程数据中心之间传递和提示报警信息，远程数据中心通过边缘计算模块实时传回的信息显示实时监控船只的航行状态，通过船载AIS模块提供的船名、航线、速度和位置信息，辅助船舶的目标跟踪与监控；船载AIS模块预警响应：船载AIS模块接收到远程数据中心的预警信息后，显示船舶的实时位置与航行状态，当船舶航速过快或航向偏离时自动触发报警；所述获得目标的实时位置、速度和加速度包括建立以分布式雷视模块的毫米波雷达为原点的三维直角坐标系{oxyz}，其中X轴指向雷达的前方，Y轴指向雷达的右侧，Z轴指向雷达的上方，目标的三维坐标（x，y，z）通过以下转换矩阵进行计算： ；式中，R为目标与雷达的极径，为雷达测得的目标方位角，为雷达测得的目标俯仰角；红外摄像头根据雷达提供的方位和俯仰信息对目标进行跟踪摄像，获取目标在时间和内的坐标变化量，目标的瞬时速度向量vt和加速度向量at通过以下有限差分法进行估算： ； ；式中，和分别为速度和加速度的估计误差向量，为时间增量，表示时间t-时刻的速度向量；信号处理模块采用卡尔曼滤波算法对雷达与光学红外摄像头的检测信息进行融合处理，在三个目标的场景下，设目标的状态向量为，其中x1，y1，z1，x2，y2，z2，x3，y3，z3分别为三个目标的坐标值，状态转移矩阵F和观测矩阵H分别定义为： ； ；通过卡尔曼滤波器的预测和更新步骤，迭代地估计目标的状态向量S，从而获得目标的实时位置、速度和加速度。

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哈尔滨工业大学(威海);威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司;青岛万升航控智能科技有限公司，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2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”。