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龙图腾网获悉重庆同济研究院有限公司申请的专利一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知方法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：CN116245903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202111485268.5，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知方法是由王晓彬;黄琴;沈枭;杨鸿霞;何春江设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知的低成本、高精度、高可靠性方法，在无人船行驶过程中，实时获取无人船航线及周边的环境信息，包括岸线、行船、航标、漂浮物等，为无人船实时调整航线和避障提供决策支撑。该方法包括毫米波雷达、双目摄像头、图像分割模块、信息融合模块四部分，图像分割模块负责读取图像数据，执行图像分割算法，识别目标、生成目标最小拟合矩形，信息融合模块负责接收雷达和图像分割模块数据，获取融合目标的极坐标，匹配目标尺寸，将结果输出至控制器。

本发明授权一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像分割与毫米波雷达的无人船智能环境感知方法，其特征在于,包括以下步骤： S1、图像分割模块获取双目视觉模块的数据，将数据输入训练好的图像分割算法进行背景和前景分割计算，获取图像分割算法的识别目标类别名称和分割后的图像数据，获取带目标标签的像素数据； S2、图像分割算法获取的目标数量n可以是大于0，小于1000的任意整数； S3、从0，0坐标点开始遍历图像像素点，遍历至带标签像素后，提取并保存该目标像素的起始坐标点X11，Y11坐标和最末像素坐标点X12，Y12；继续遍历更新下一行的像素点，提取并保存所有目标的X轴坐标和Y轴坐标的最小值和最大值； S4、根据X轴、Y轴的最小坐标和最大坐标Xmin，Ymin，Xmax、Ymax，生成并保存目标1的最小外接矩形顶点坐标X1min，Y1min、X1min，Y1max、X1max，Y1min、X1max，Y1max； S5、遍历图像一次，获取目标1-目标n的轮廓最小外接矩形顶点坐标； S6、对右图，循环执行S3-S5，生成目标1-目标n的轮廓最小外接矩形顶点坐标； S7、对左右两图分别生成目标1-目标n的坐标中心点O1-On，计算得到O1-On相对传感器的极径H1-Hn，极角α1-αn，将极径H作为第一排序依据，将极角α作为第二排序依据，由小到大生成极坐标排序列表H1，α1、……、Hn，αn； S8、获取雷达输出目标1-目标n的极径Hr1-Hrn和极角αr1-αrn，将极径H作为第一排序依据，将极角α作为第二排序依据，生成极坐标排序列表Hr1，αr1、……、Hrn’，αrn’； S9、设置雷达目标坐标和图像输出目标中心点坐标的匹配阈值为deltah,deltaα，deltah取值范围为[0m，2m]，可以是0.1m的整数倍；deltaα取值范围为[0°，1°]，可以是0.1°的整数倍； S10、将图像输出目标1-目标n的极坐标更新为雷达的极坐标Hr1，αr1、……、Hrn，αrn，保存中心坐标偏移量Hr1-H1，αr1-α1、……、Hrn-Hn，αrn-αn； S11、对于目标1-目标n，设定目标融合阈值Hdelta，αdelta,Hdelta的范围在[0.1m-5m],Hdelta可以是0.1m的正整数倍，αdelta的范围在[0.1°-2°],αdelta可以是0.1°的正整数倍； S12、对比H1、H2的极坐标差值，若|H1-H2|≤Hdeltaamp;|α1-α2|≤αdelta，分别提取X1min，X2min和Y1min，Y2min的最小值，分别提取X1max，Y2max、Y1max，Y2max的最大值，作为二次拟合目标最小外接矩形的顶点坐标，将minH1，H2作为目标融合后的极轴坐标，将minα1，α2作为极角坐标； S13、依次将H1，α1与H2-Hn，α2-αn对比，H2’,α2’与H3’-Hn’,α2’-αn’对比，直至Hn-1”，αn-1”与Hn”，αn”，生成最终得到的二次拟合目标1-目标n’极坐标，即融合后目标最小外接矩形轮廓的中心点坐标； S14、生成O1-On’的Xmin，Ymax和Xmax，Ymax的极坐标数据，计算极坐标数据H1，α1、……、Hn，αn’，根据相似三角形原理，计算目标1-目标n’的宽度数据，匹配目标中心点极坐标和宽度数据，作为最终输出。

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