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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和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：CN119625672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411757263.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和系统是由项志宇;王月;庞博文设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和系统。本发明将轻量化的域适应器网络放置在自我车辆搭载的第一V2X协同感知网络的各协同车辆的特征图输入支路中，形成第二V2X协同感知网络，利用训练完成的第二V2X协同感知网络实现自我车辆与协同车辆的协同感知。本发明通过引入域适应器网络，成功实现了在自我车辆与协同车辆特征图异构异质情况下的协同3D目标检测。本发明在无需重新训练整个基础协同检测网络的情况下，通过插入不同特征图各自对应的域适应器，有效缩小了异构异质特征图之间的域差异，大幅提升了基于V2X的协同3D目标检测的检测性能和场景适应性，对于提高自动驾驶的协同感知性能具有很高的实用价值。

本发明授权一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法，其特征在于，包括如下步骤： 1）自我车辆中搭载第一V2X协同感知网络，所述第一V2X协同感知网络包括自我车辆的特征编码器、V2X融合骨干网络和检测头，多个协同车辆中搭载的特征编码器与自我车辆的特征编码器相同，所有协同车辆的特征编码器输出的特征图发送给自我车辆并和自我车辆的特征编码器的输出拼接后再输入到V2X融合骨干网络中，V2X融合骨干网络与检测头相连； 2）冻结所有特征编码器的网络参数，将自我车辆和所有协同车辆对应的传感器数据输入到对应的特征编码器中并对V2X融合骨干网络、检测头进行训练，直至训练完成，获得训练好的V2X融合骨干网络、检测头并更新第一V2X协同感知网络； 3）在当前第一V2X协同感知网络的各协同车辆的特征图输入支路中加入对应的域适应器网络并形成第二V2X协同感知网络；对于每个协同车辆，改变其传感器类型同时替换特征编码器或者在不改变其传感器类型的情况下仅改变协同车辆的特征编码器，使得所有协同车辆的特征编码器与自我车辆的特征编码器不同； 4）冻结所有特征编码器以及V2X融合骨干网络、检测头的网络参数，结合协同车辆和自我车辆之间的传感器内外参标定参数以及自我车辆和所有协同车辆对应的传感器数据，对各域适应器网络进行训练，直至训练完成，获得所有训练好的域适应器网络并更新第二V2X协同感知网络； 所述4）具体为： 4.1）每次训练中，根据每个协同车辆和自我车辆之间的传感器内外参标定参数，计算每个协同车辆和自我车辆之间的投影矩阵、仿射变换矩阵； 4.2）利用协同车辆和每个自我车辆的协同标注真值、单车标注真值以及仿射变换矩阵筛选出公共区域，生成每个自我车辆对应的掩码； 4.3）冻结所有特征编码器以及V2X融合骨干网络、检测头的网络参数，将自我车辆和所有协同车辆对应的传感器数据分别输入到对应特征编码器中，再利用每个协同车辆的投影矩阵将对应特征编码器输出的鸟瞰视角下的特征图投影至自我车辆坐标系下，获得对应的投影后的特征图；然后，将每个协同车辆对应的投影后的特征图与掩码点积后获得对应的只保留公共区域的特征图，将自我车辆的特征编码器输出的鸟瞰视角下的特征图与掩码点积后获得对应的只保留公共区域的特征图并作为特征图公共区域真值，最后根据特征图公共区域真值和各协同车辆对应的只保留公共区域的特征图计算自我车辆和协同车辆的特征图公共区域的均方误差损失并作为总损失，完成一次训练； 4.4）重复4.1）-4.3），对各域适应器网络进行训练，直至训练完成，获得训练好的域适应器网络并更新第二V2X协同感知网络； 5）根据步骤3）中所有协同车辆采集并提取的特征图以及自我车辆采集的传感器数据，利用当前第二V2X协同感知网络进行车辆的协同感知，获得车辆协同感知结果。

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