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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多模态数据时间戳同步及GPU/CPU协同加速的棉包检测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：CN120047911B 。

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：202510103087.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于多模态数据时间戳同步及GPU/CPU协同加速的棉包检测方法是由宋康;贾岚博;陈云;刘志强;张连会;谢辉设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据时间戳同步及GPU/CPU协同加速的棉包检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据时间戳同步及GPUCPU协同加速的棉包检测方法，采集多模态数据，并标记时间戳，对棉包图像进行GPU加速畸变矫正；对多模态数据进行时间戳同步并整合；主程序采用Nodelet结合C++多线程技术并行处理多模态数据的接收、多模态传感器坐标系发布，主程序运行对多模态数据传输效率进行优化；构建棉包检测模型，输入优化后的多模态数据进行训练，使用TensorRT对训练完成后的棉包检测模型进行优化，并将棉包图像输入进行推理，得到棉包目标识别数据并传输至CPU进行后处理操作，使用OpenMP加速主程序中点云遍历进行棉包目标识别数据与激光雷达点云数据匹配；将匹配后的多模态数据进行点云特征和平面拟合计算，得到棉包目标的矩形框、位姿信息和得分。

本发明授权基于多模态数据时间戳同步及GPU/CPU协同加速的棉包检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据时间戳同步及GPUCPU协同加速的棉包检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，利用多模态传感器采集多模态数据，所述多模态数据包括轧花厂中的棉包图像、棉包及其周围环境的深度信息、夹包车定位及其姿态数据和叉臂俯仰数据，对采集到的多模态数据进行时间戳标记； 步骤2，在主线程的基础上开辟一个子线程调用ROS的message_filters模块对步骤1时间戳标记的多模态数据进行时间戳同步，并对时间戳同步后的多模态数据进行整合； 步骤3，主程序采用ROS的Nodelet框架，结合C++多线程技术并行处理整合后的多模态数据接收、多模态传感器坐标系发布，主程序运行对整合后的多模态数据传输效率进行优化； 步骤4，构建棉包检测模型，将步骤3优化处理后的多模态数据输入棉包检测模型进行训练，使用TensorRT对训练完成后的棉包检测模型进行优化，将棉包图像输入优化后的棉包检测模型进行推理，得到棉包目标识别数据，并存储在GPU的输出缓冲区中； 步骤5，将存储在GPU输出缓冲区中的棉包目标识别数据传输至CPU进行后处理操作，并使用C++的OpenMP框架加速主程序中点云遍历进行棉包目标识别数据与激光雷达点云数据匹配； 步骤6，将步骤5匹配后的多模态数据进行点云特征计算和平面拟合计算，得到棉包目标的矩形框、位姿信息和得分。

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