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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法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：CN119478370B 。

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：202411631427.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法是由白骁凯;沈会良;张富怡;曹思源;王芳;白傑设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法，旨在提升多模态传感器融合的3D目标检测性能。首先，本发明通过创新设计的跨模态特征融合机制，使雷达和相机特征在鸟瞰视角下的特征融合过程中得到有效的引导与增强，优化了后续三维可形变注意力机制中的特征初始化。其次，本发明结合了轻量化的前景分割与深度估计，实现了三维可形变注意力机制在像素域和深度维度上的导向控制，促使融合特征与图像语义特征之间实现了更深层、更准确的交互，增强了特征的语义信息表达能力。实验结果表明，本发明的方法显著提高了3D目标检测的精度与鲁棒性，尤其在复杂场景中表现优异。

本发明授权基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维可形变注意力机制增强的3D目标检测方法，其特征在于，通过跨模态特征融合机制，在鸟瞰视角下对毫米波雷达和相机特征进行特征融合，得到融合特征；结合轻量化的前景分割与深度估计，利用三维可形变注意力机制对融合特征在像素域和深度维度上进行增强得到增强后的BEV特征，从而提高融合特征的语义表达能力；对增强后的BEV特征进行解码，实现3D目标的检测和定位； 具体步骤如下： S1：提取原始毫米波雷达与单目图像特征，并基于对应特征获得鸟瞰图视角下的BEV特征； S11：对毫米波雷达点云进行体素化并进行特征提取得到原始雷达点云特征，并且基于原始雷达点云特征进一步提取雷达BEV特征； S12：提取单目图像特征，并基于图像特征实现图像前景区域的分割； S13：使用步骤S12获得的图像特征进行深度概率估计，使用深度概率估计结果与图像特征做外积，从而将图像特征转化到鸟瞰图，然后将外积结果进行体素池化即可得到相机BEV特征； S2：基于跨模态特征融合机制，在鸟瞰图视角下融合雷达BEV特征和相机BEV特征，得到融合特征； S3：结合步骤S12获得的前景分割结果与步骤S13获得的深度概率估计结果，使用三维可形变注意力机制对步骤S2所得的融合特征进行增强； S31：使用前景分割结果与深度概率估计结果，在三维特征空间中定位目标，从而实现目标在像素域和深度维度的定位； S32：基于像素域和深度维度的定位，使用三维可形变注意力增强融合机制对融合特征进行增强，得到增强后的BEV特征，从而提升融合特征的语义表达能力； S4：对步骤S32所述增强后的BEV特征进行解码，实现3D目标的检测和定位。

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