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龙图腾网获悉东南大学;河北交通职业技术学院申请的专利基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别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：CN116403179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310354520.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别系统是由赵池航;解兴鹏;李旋;石鑫;薛善光;苏子钧;吴宇航;马欣怡设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别系统在说明书摘要公布了：本发明公布了基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别系统，包括：集成了路侧激光雷达、视频感知器及高清抓拍相机融合的雷视融合车辆信息感知层；基于边缘计算服务器的车辆全息识别与风险行为辨识边缘计算层；基于智慧门架协同与融合运算的云端中心处理服务器层；集成了车辆全息感知、高精度车辆轨迹追踪、车辆风险识别以及统计分析的应用软件层。发明的有益效果在于：能够将激光雷达信息与视频图像信息融合，实现复杂公路场景下车辆风险行为识别，并根据风险行为识别结果获取对应车辆全息感知数据，对全路段风险行为区域统计分析及风险车辆追踪，为道路安全监测系统提供高精度、高可靠性的车辆信息感知及风险行为识别的功能。

本发明授权基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别系统在权利要求书中公布了：1.基于雷视多源数据深度融合的车辆全息感知及风险行为识别系统，其特征在于，包括：路侧激光雷达、视频感知器及高清抓拍相机融合的雷视融合车辆信息感知层、车辆全息识别与风险行为辨识的边缘计算层、云端中心处理服务器层和应用软件层；所述路侧激光雷达、视频感知器及高清抓拍相机融合的雷视融合车辆信息感知层包括激光雷达、高清视频相机、高清抓拍相机和专用数据传输设备；所述车辆全息识别与风险行为辨识的边缘计算层包括每个门架对应的边缘计算服务器；所述云端中心处理服务器层包括云端中心运算服务器；所述应用软件层包括边缘计算服务器应用软件和云端中心运算服务器应用软件； 高精度车辆轨迹追踪满足判断条件下选择模型的输入类型，以三维数据作为输入信息时，假设检测的某一ID目标轨迹中检测次数为，丢失次数为,轨迹追踪模型中设置目标检测阈值，以及丢失阈值下限，丢失阈值上限，当目标持续检测次数满足，判定该目标为暂时目标，如果在时间内的目标丢失次数满足，判断目标为检测目标，同时检测目标持续到目标丢失次数满足时，认定目标消亡，当目标丢失次数，满足条件下判断是否通过融合视频二维信息完成目标跟踪；以二维数据作为输入信息时，满足条件下判断是否通过融合激光雷达三维信息完成目标跟踪，最终输出最佳轨迹进行风险行为识别； 对于激光雷达以及视频数据的融合包括空间上的标定、时间线上的标定、以及目标匹配；空间上的标定中雷达坐标系向世界坐标系转化、世界坐标系向视频装置三维坐标系转换，最后转换为二维像素坐标系；时间线上的标定，激光雷达的平均采样周期，视频的平均采样周期为，满足，在时刻开始采样，经过一个采样周期后后，融合系统中满足；目标匹配过程中激光雷达获取的三维信息与视频二维信息中存在大量相互独立的目标信息，对于某个采样周期下获取的雷达轨迹序列，以及视频轨迹序列，分别获取连续个位置下的雷达检测目标及视频检测目标目标框的中心坐标以及尺寸信息并计算平均交并比，若交并比值大于80%，则判断为同一目标； 对于高精度车辆轨迹追踪模型的输入类型判断，在时间内对于当雷达轨迹序列，以及视频轨迹序列，目标持续检测次数满足，同时目标丢失次数满足，若次数满足，输入三维数据，否则输入二维数据；对于高精度车辆轨迹追踪模型融合数据的判断，当在t时间内三维点云确定的目标丢失次数满足，此时根据视频二维数据上对应丢失初始位置与结束位置，计算交并比，满足初始位置与结束位置交并比大于80%，同时检测次数轨迹数大于，通过融合模型完成视频雷达轨迹数据的融合。

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