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龍圖騰網(wǎng)獲悉云南云路工程檢測有限公司;云南省交通投資建設(shè)集團(tuán)有限公司申請的專利一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120378739B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510854620.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N23/67；該發(fā)明授權(quán)一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法是由郭俊;盧健;朱德祥;蔡林真;劉興通;孫以潤;孫繼佳;李捷飛;馬永軍;羅杰濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法，涉及自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)領(lǐng)域，用于改善高動(dòng)態(tài)范圍區(qū)域?qū)剐实紫聠栴}，包括掃描目標(biāo)場景生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)并對目標(biāo)場景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行捕獲，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為初始深度分布并進(jìn)行修正，將修正后的深度分布進(jìn)行區(qū)域劃分并獲取每個(gè)子區(qū)域的深度特征，計(jì)算深度置信值并將子區(qū)域進(jìn)行分類標(biāo)記，依據(jù)分類標(biāo)記對子區(qū)域進(jìn)行篩選，對子區(qū)域進(jìn)行檢測并結(jié)合篩選結(jié)果分析各子區(qū)域內(nèi)遮擋區(qū)域的深度變化趨勢，根據(jù)深度變化趨勢選擇不同模式對子區(qū)域進(jìn)行處理并生成深度變化趨勢數(shù)據(jù)集，根據(jù)深度變化趨勢數(shù)據(jù)集選擇調(diào)焦策略模型，引入自適應(yīng)反饋機(jī)制實(shí)時(shí)監(jiān)測調(diào)焦效果并對調(diào)焦策略模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

本發(fā)明授權(quán)一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于激光雷達(dá)深度估計(jì)的相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法，其特征在于，包括以下步驟， 步驟S1，掃描目標(biāo)場景生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)并對場景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行捕獲，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為初始深度分布，利用場景圖像數(shù)據(jù)提取圖像紋理特征并計(jì)算深度誤差，根據(jù)深度誤差修正初始深度分布； 步驟S2，將修正后的深度分布進(jìn)行區(qū)域劃分并獲取每個(gè)子區(qū)域的深度特征，對各區(qū)域的深度特征進(jìn)行處理后使用動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法計(jì)算深度置信值并將子區(qū)域進(jìn)行分類標(biāo)記； 在步驟S2中，動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法獲取子區(qū)域i的深度置信度Ci通過公式Ci=β1×Ti+β2×Li+β3×Si計(jì)算，其中Ti表示紋理復(fù)雜度評分，Li表示光照均勻性評分，Si表示深度分布平滑性評分，β1、β2和β3分別為各評分項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)； 當(dāng)子區(qū)域的深度置信值超過預(yù)設(shè)的置信閾值，則將子區(qū)域標(biāo)記為高可信區(qū)域；否則，則將子區(qū)域標(biāo)記為低可信區(qū)域； 步驟S3，依據(jù)分類標(biāo)記對子區(qū)域進(jìn)行篩選，檢測各子區(qū)域獲取檢測結(jié)果，結(jié)合檢測結(jié)果以及篩選結(jié)果分析各子區(qū)域內(nèi)遮擋區(qū)域的深度變化趨勢，根據(jù)各子區(qū)域內(nèi)遮擋區(qū)域的深度變化趨勢選擇不同模式進(jìn)行處理并生成深度變化趨勢數(shù)據(jù)集； 在步驟S3中，將低可信區(qū)域篩選出來，對各子區(qū)域進(jìn)行遮擋物檢測，識別子區(qū)域內(nèi)的遮擋物狀態(tài)，子區(qū)域內(nèi)的遮擋物狀態(tài)包括運(yùn)動(dòng)物體和靜態(tài)物體； 對于運(yùn)動(dòng)物體引起的遮擋，系統(tǒng)采用時(shí)間序列分析方法預(yù)測深度變化趨勢并獲取對應(yīng)子區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)的深度值； 對于靜態(tài)物體引起的遮擋，系統(tǒng)通過鄰域深度插值方法估算對應(yīng)子區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)的深度值； 將兩種方法獲取到的子區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)的深度值合并生成深度變化趨勢數(shù)據(jù)集； 步驟S4，根據(jù)深度變化趨勢數(shù)據(jù)集選擇調(diào)焦策略模型，引入自適應(yīng)反饋機(jī)制實(shí)時(shí)監(jiān)測調(diào)焦效果并對調(diào)焦策略模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

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