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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成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：CN120580663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511080087.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成方法是由魏倩茹;张一凡;张涛设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成方法，涉及鸟瞰图生成技术领域。该方法通过融合图像、雷达和地图信息，提高生成准确性；通过Swin‑T和PointPillars骨干网络预处理得到特征，进行双向特征投影和增强；利用编码器降维，通过交叉注意力机制增强特征，解码器上采样得到结果；栅格化地图特征与图像、雷达特征融合，提升模型鲁棒性。该方法解决模态不匹配问题，丰富特征基础，采用编码器‑解码器结构优化特征处理，提高分辨率和细节表现；引入地图先验知识，使生成鸟瞰图更符合实际道路场景。

本发明授权基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征互增强与地图先验的鸟瞰图生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始图像数据和原始点云数据，并对所述原始图像数据和所述原始点云数据进行预处理，包括通过Swin-T骨干网络对所述原始图像数据进行处理，得到前视图图像特征；通过PointPillars骨干网络对所述原始点云数据进行处理，得到雷达BEV特征； 将所述Swin-T骨干网络对所述原始图像数据进行处理的过程分为四个阶段，随着阶段数的提升，所述前视图图像特征的大小不断减小； 将所述PointPillars骨干网络对所述原始点云数据进行处理的过程分为三个阶段，包括PointNet特征提取、伪图像化和2D卷积处理； 对所述前视图图像特征和所述雷达BEV特征进行双向特征增强，得到前视图图像融合特征和激光雷达融合特征，包括对所述Swin-T骨干网络对所述原始图像数据进行处理的第一个阶段得到的图像特征和所述PointPillars骨干网络对所述原始点云数据进行处理的PointNet特征提取阶段得到的激光雷达特征进行双向特征投影，得到两种模态特征的映射关系，再对不同特征空间中的特征进行融合以及通道维度的整合，分别得到前视图图像融合特征和激光雷达融合特征； 对所述前视图图像融合特征进行视角转换，得到图像BEV特征； 通过所述前视图图像融合特征分别对所述图像BEV特征和所述激光雷达融合特征进行特征增强和补全，得到增强图像BEV特征和增强雷达BEV特征； 获取原始地图，对所述原始地图进行处理，得到栅格化地图特征； 通过BEV编码器分别对所述增强图像BEV特征和所述增强雷达BEV特征进行下采样处理，并与所述栅格化地图特征进行融合，得到融合BEV特征； 通过解码器对所述融合BEV特征进行上采样处理，得到鸟瞰图生成结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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