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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于协作图融合的协同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：CN114913495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210485437.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于协作图融合的协同目标检测方法及系统是由张慧;李浥东;韩瑜珊;曹原周汉;金一;丁春涛设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协作图融合的协同目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于协作图融合的协同目标检测方法及系统，属于自动驾驶技术领域，获取待检测目标的点云数据，生成二维鸟瞰图和候选区域框；基于粗粒度的方法选取候选区域框中心车辆的检测盲区，根据检测盲区筛选近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征；基于细粒度的方法将近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征使用协作图融合，得到中心车辆新的协作特征；基于中心车辆新的协作特征，对每个候选区域做分类和回归预测，经过阈值筛选，得到最终的检测结果。本发明从粗粒度和细粒度两个角度考虑局部特征的协同；通过传递局部特征，协同检测可以减缓计算资源的压力，更加精准地对中心车辆盲区进行协同，有效提升协同检测性能和检测精度的同时，减少了通信资源的开销。

本发明授权基于协作图融合的协同目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协作图融合的协同目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标的点云数据，生成二维鸟瞰图和候选区域框； 基于粗粒度的方法选取候选区域框中心车辆的检测盲区，根据检测盲区筛选近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征； 基于细粒度的方法将近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征使用协作图融合，得到中心车辆新的协作特征； 基于中心车辆新的协作特征，对每个候选区域做分类和回归预测，经过阈值筛选，得到最终的检测结果； 其中，基于粗粒度的方法选取候选区域框中心车辆的检测盲区，根据检测盲区筛选近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征，包括： 选择中心车辆周围预设范围内的近邻车辆作为协同目标；对于中心车辆的每个候选区域框判断是否为盲区；得到中心车辆及其协同车辆的一系列候选区域框及其局部特征； 使用交并比选择可与中心车辆盲区协同的近邻车辆区域；对于中心车辆的每个盲区候选框，遍历近邻车辆的候选区域框，如果盲区候选框与近邻候选框的IOU大于阈值，则该近邻候选框与中心车辆的盲区候选框很大概率表示同一区域，两者的协同可以增强中心车辆对该区域的识别能力； 基于细粒度的方法将近邻车辆的二维鸟瞰图局部特征使用协作图融合，得到中心车辆新的协作特征，包括： 使用基于注意力图的方式融合局部特征；遍历中心车辆的每个盲区候选框，为候选框及其近邻协同框构建注意力图，并更新该盲区候选框的局部特征；为盲区候选框及其近邻协同框构建注意力图，其中图的结点是盲区候选框和协同近邻候选框的BEV局部特征，方向为每个协同近邻候选框指向盲区候选框，以及盲区候选框指向自己；得到每条边的权重后，使用聚合函数更新中心车辆的盲区的局部特征。

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