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龙图腾网恭喜安徽工程大学申请的专利一种多模态融合的三维目标检测方法及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：CN117237609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202311204784.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种多模态融合的三维目标检测方法及系统是由韩超;陈天翔;陈嘉顺;周骏;刘聪;于卓越设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态融合的三维目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种多模态融合的三维目标检测方法及系统。包括：对当前帧点云数据进行裁剪，得到点云数据的检测区域，并定义点云数据的检测区域的体素；对体素进行体素化处理，得到多个处理后的体素；对处理后的体素对应的点云数据进行下采样操作，得到多组多尺度的体素特征；将图像数据输入至特征提取网络ResNet50，生成多张不同大小的图像特征，与体素特征共同输入至语义融合模块；将体素特征中的点云数据投影到图像特征中，以得到具有语义信息的增强特征，与点云数据的检测区域的体素的特征进行拼接，得到拼接后的特征；本发明通过融合的方式实现了激光雷达和相机之间的互补，提高了目标检测性能。

本发明授权一种多模态融合的三维目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合的三维目标检测方法，其特征在于，包括：S1、获取当前帧点云数据及所述当前帧点云数据对应的图像数据；S2、对所述当前帧点云数据进行裁剪，得到点云数据的检测区域，并定义所述点云数据的检测区域的体素；S3、对所述体素进行体素化处理，得到多个处理后的体素；S4、对所述处理后的体素对应的点云数据进行下采样操作，得到多组多尺度的体素特征；S5、将所述图像数据输入至特征提取网络ResNet50，生成多张不同大小的图像特征，与所述体素特征共同输入至语义融合模块；S6、所述语义融合模块将所述体素特征中的点云数据投影到所述图像特征中，以得到具有语义信息的增强特征，与所述点云数据的检测区域的体素的特征进行拼接，得到拼接后的特征；S7、将所述拼接后的特征沿Z轴压缩，生成BEV特征，与所述图像特征共同输入至特征聚合模块进行全局融合；S8、所述特征聚合模块将所述BEV特征作为查询，将所述图像特征作为键和值，通过每个所述BEV特征查询所述图像特征，并根据所述BEV特征和图像特征之间的点积相似度生成关注权重；S9、根据所述关注权重，生成检测框。

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