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龙图腾网获悉张家港港务集团有限公司港埠分公司;北京主线科技有限公司申请的专利基于动态高斯建模的多模态数据融合方法、装置和车辆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：CN120259827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510714683.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于动态高斯建模的多模态数据融合方法、装置和车辆是由石亚飞;俞锋;张雷;褚佳鑫;白云飞;吴淼;张天雷;邢加伟设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态高斯建模的多模态数据融合方法、装置和车辆在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于动态高斯建模的多模态数据融合方法、装置和车辆。本公开一实施例中，基于动态高斯建模的多模态数据融合方法包括：获取连续多帧多模态数据，通过多模态数据获得3D体素特征和多视角图像特征，基于3D体素特征构建动态高斯参数化模型，利用动态高斯参数化模型和多视角图像特征生成多视角高斯特征并将多视角高斯特征投影至动态分辨率BEV空间，从而获得BEV特征，3D体素特征采用动态体素化得到，并且该动态体素化基于八叉树稀疏体素编码并根据场景复杂度自适应调整分辨率。本公开能够在保证感知精度的同时优化计算资源利用率。

本发明授权基于动态高斯建模的多模态数据融合方法、装置和车辆在权利要求书中公布了：1.一种基于动态高斯建模的多模态数据融合方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆所处环境的连续多帧多模态数据，每帧所述多模态数据包括点云、多视角图像、IMU数据和全球导航卫星系统GNSS数据； 通过如下方式获得多视角图像特征矩阵：针对每帧所述多模态数据中的多视角图像中每个视角的图像使用深度学习模型提取其深层特征图，通过将各视角的深层特征图融合得到多视角图像特征矩阵； 通过如下方式利用所述连续多帧多模态数据获得第二3D体素特征：对所述多模态数据进行动态体素化以得到第一3D体素特征，所述动态体素化基于八叉树稀疏体素编码并根据场景复杂度自适应调整分辨率；通过2D分割模型基于所述多视角图像得到2D语义标签；将所述2D语义标签投影至所述第一3D体素特征描述的3D体素空间并通过可变形卷积补偿传感器时空偏差以获得第二3D体素特征，所述第二3D体素特征中包含基于所述多视角图像得到的2D语义标签； 基于所述第二3D体素特征构建动态高斯参数化模型； 利用所述动态高斯参数化模型和所述多视角图像特征生成多视角高斯特征，并将所述多视角高斯特征投影至动态分辨率鸟瞰图BEV空间以获得BEV特征。

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