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龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利一種基于前景感知增強的多模態目標檢測系統及檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119723062B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510208849.6，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于前景感知增強的多模態目標檢測系統及檢測方法是由毛建旭;何威;彭紫揚;王耀南;劉彩蘋;賀振宇;陶梓銘;易俊飛;陳諾天;賀文斌;張輝設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于前景感知增強的多模態目標檢測系統及檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于前景感知增強的多模態目標檢測系統及檢測方法，充分結合了二維圖像和三維點云的優勢，并解決了前景點關注度低的問題。本發明通過前背景掩碼機制以及焦點卷積模塊，在二維和三維特征中分別強化前景信息，并通過通道和空間注意力模塊進一步優化特征表達。最終，經過通道級聯的增強融合特征經過區域建議網絡和置信度前饋網絡，篩選出置信度較高的檢測結果。根據其目標類別確定不同的初始權重，計算預測邊界框和真實邊界框內前背景點的數量差異和位姿差異來進行損失聚合，并進行反向傳播，以進一步優化預測邊界框的位置精度，前景感知的聚合損失函數在訓練過程中提供有效監督，進一步提升了模型的魯棒性和準確性。

本發明授權一種基于前景感知增強的多模態目標檢測系統及檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于前景感知增強的多模態目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：使用相機采集道路的二維圖像數據，使用激光雷達采集道路的三維點云數據，并保存所述相機的標定文件和真值標注文件；步驟S2：將所述二維圖像數據和三維點云數據輸入多模態融合檢測模型，提取所述二維圖像數據的二維特征圖，提取所述三維點云數據的三維特征圖；步驟S3：基于前背景掩碼機制通過二維特征增強模塊為所述二維特征圖的每個像素分配權重，得到前背景權重掩碼；根據所述二維特征圖和所述前背景權重掩碼計算得到二維焦點特征圖；步驟S4：通過焦點卷積模塊處理所述三維特征圖，獲得輸出位置，所述輸出位置為所述三維特征圖的重要位置及其擴展區域和其他不重要位置的聯合體；根據所述三維特征圖和所述輸出位置計算得到三維焦點特征圖；步驟S5：所述二維焦點特征圖和所述三維焦點特征圖經過通道級聯獲得融合特征；對所述融合特征的每個通道全局平均池化和全局最大池化，生成通道描述向量；對所述融合特征沿通道維進行平均池化和最大池化，生成空間注意力圖；基于所述通道描述向量和所述空間注意力圖計算增強融合特征；步驟S6：所述增強融合特征輸入到區域建議網絡生成候選邊界框，通過置信度前饋網絡計算所述候選邊界框的預測置信度，將所述預測置信度超過預設閾值的所述候選邊界框定為預測邊界框；步驟S7：獲取所述預測邊界框和真實邊界框的位置，基于不同的目標類別為每個邊界框分配初始權重；計算所述預測邊界框和所述真實邊界框的位姿差和前背景點數量差異；將初始權重與前背景點差異和位姿差結合，構建前景感知的聚合損失函數，基于所述損失函數反向傳播來優化所述多模態融合檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。