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龙图腾网获悉深圳市万德昌创新智能有限公司申请的专利视觉识别障碍物检测方法、装置、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：CN119274165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411797091.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权视觉识别障碍物检测方法、装置、设备及存储介质是由邹元华;邹佳轩;于明;韩彰秀;汪智勇;胡琴;尹楷然设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉识别障碍物检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及视觉识别技术领域，公开了一种视觉识别障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对代步机器人中视觉摄像头采集的图像数据和激光雷达采集的点云数据进行时间对齐和空间配准，得到多模态数据流；将多模态数据流输入递归门控深度卷积神经网络进行特征提取，得到时序多模态融合特征；计算模态间相关性矩阵，并构建三维体素网格，得到三维环境表示；对三维环境表示进行两阶段检测，得到综合障碍物表示；根据综合障碍物表示进行环境复杂度评估，并生成自适应实时避障控制策略；将自适应实时避障控制策略转化为最优控制问题，并进行滚动时域优化，得到最优避障控制序列，进而提高了障碍物检测的准确性。

本发明授权视觉识别障碍物检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视觉识别障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：对代步机器人中视觉摄像头采集的图像数据和激光雷达采集的点云数据进行时间对齐和空间配准，得到多模态数据流；将所述多模态数据流输入递归门控深度卷积神经网络进行特征提取，得到时序多模态融合特征；基于所述时序多模态融合特征，计算模态间相关性矩阵，并构建三维体素网格，将所述三维体素网格输入图卷积神经网络，所述图卷积神经网络包含三个图卷积层，每个图卷积层使用切比雪夫多项式近似进行特征聚合，后接一个批归一化层和一个LeakyReLU激活函数，捕捉体素之间的空间关系，得到图卷积特征；对所述图卷积特征进行残差连接，将所述图卷积特征与初始三维体素网格的特征相加，然后通过一个1x1x1的三维卷积层进行特征融合，得到三维体素特征；将所述三维体素特征输入三维反卷积网络，所述三维反卷积网络包含三个三维反卷积层，每个反卷积层后接一个批归一化层和一个ReLU激活函数，逐步提升体素网格的分辨率，得到三维环境表示；对所述三维环境表示进行两阶段检测，得到综合障碍物表示；根据所述综合障碍物表示进行环境复杂度评估，并生成自适应实时避障控制策略；将所述自适应实时避障控制策略转化为最优控制问题，并进行滚动时域优化，得到所述代步机器人的最优避障控制序列。

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