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龍圖騰網(wǎng)恭喜煙臺大學(xué)申請的專利稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法及裝置獲國家發(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：CN114743079B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210405709.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法及裝置是由閻維青;蘇凱祺;徐金東;劉兆偉;任金來設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法及裝置，方法包括：對立體圖像和稀疏LiDAR深度圖分別進(jìn)行特征編碼后，基于注意力融合模塊，將兩條路徑的特征信息進(jìn)行融合，所述融合是從LiDAR深度圖到立體圖像；基于立體區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)輸出相應(yīng)的左右感興趣區(qū)域，將融合后的左右特征圖一起輸入到立體回歸網(wǎng)絡(luò)分支和深度預(yù)測分支，用于對3D邊界框的位置、尺寸和方向進(jìn)行預(yù)測。裝置包括：處理器和存儲器。本發(fā)明將立體相機(jī)與4激光束LiDAR傳感器信息進(jìn)行融合來達(dá)到現(xiàn)有先進(jìn)水平，并以端到端的形式進(jìn)行高速度檢測。

本發(fā)明授權(quán)稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種稀疏雷達(dá)和雙目立體圖像融合的3D目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述方法包括：對立體圖像和稀疏LiDAR深度圖分別進(jìn)行特征編碼后，基于注意力融合模塊，將兩條路徑的特征信息進(jìn)行融合，所述融合是從LiDAR深度圖到立體圖像；基于立體區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)輸出相應(yīng)的左右感興趣區(qū)域，將左右特征圖被一起輸入到立體回歸網(wǎng)絡(luò)分支和深度預(yù)測分支，用于對3D邊界框的位置、尺寸和方向進(jìn)行預(yù)測；所述方法包括：將稀疏LiDAR特征加入到圖像特征中，并為每個特征級別設(shè)置權(quán)重wi，通過計(jì)算稀疏LiDAR與其對應(yīng)的立體圖像特征圖之間的相關(guān)性，得到相關(guān)性得分wi，定義為： 其中，是特征提取器中第i對立體圖像特征圖和稀疏LiDAR特征圖，wi是第i級別稀疏LiDAR特征圖的權(quán)重，cos是余弦相似函數(shù)；將Fi+1上采樣2倍成Ff'∈RH×W×C，應(yīng)用1×1卷積運(yùn)算分別將Fir投影成F′r∈RH×W×C，將Fis投影成F′s∈RH×W×C，描述為：F′f＝upsampleFi+1F′r＝f1×1FirF′s＝f1×1Fis其中，upsample是通過最近鄰內(nèi)插進(jìn)行的上采樣操作，f1×1表示1×1卷積層；上采樣的特征圖與相應(yīng)的Fr'特征圖通過逐元素相加合并，在每個合并后的特征圖上附加一個3×3卷積，將合并后的特征與應(yīng)用權(quán)重為wi的稀疏LiDAR特征Fs'進(jìn)行相加，輸出特征的計(jì)算方法如下：F5＝f3×3F′r+w5·F′s融合結(jié)果Fi是下一個融合階段的更高級別特征，重復(fù)此過程，直到生成最終的特征圖。

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