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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于视图交互聚合的矢量地图构建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：CN119478876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411690133.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于视图交互聚合的矢量地图构建方法和系统是由李智勇;洪昕盈;李思羽;杨恺伦设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视图交互聚合的矢量地图构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于视图交互聚合的矢量地图构建方法和系统，获取可见光图像，分别提取可见光图像在像素级坐标系和摄像机坐标系下的特征，通过异步互学习融合模块得到融合特征；融合特征通过关键点预选取模块，得到深度实例特征和几何位置特征，并作为初始参考点；以融合特征，和基于关键点预选取模块得到的关键点查询与实例查询，作为目标检测算法的输入，得到的初始参考点作为目标检测算法额外的提示特征，得到预测的矢量地图元素标签以及所在的位置；预测的矢量地图元素标签以及所在的位置形成单帧的矢量地图，将历史帧中的丰富特征信息与当前帧中的稀疏特征进行聚合，以增强当前帧的稀疏特征，进一步通过检测头得到矢量地图。

本发明授权基于视图交互聚合的矢量地图构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于视图交互聚合的矢量地图构建方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取可见光图像，分别提取可见光图像在像素级坐标系和摄像机坐标系下的特征； 像素级坐标系下的特征和摄像机坐标系下的特征，通过异步互学习融合模块得到融合特征； 融合特征通过关键点预选取模块，得到深度实例特征和几何位置特征，并作为初始参考点；以融合特征，和基于关键点预选取模块得到的关键点查询与实例查询，作为目标检测算法的输入，得到的初始参考点作为目标检测算法额外的提示特征，得到预测的矢量地图元素标签以及所在的位置； 预测的矢量地图元素标签以及所在的位置形成单帧的矢量地图，将历史帧中的丰富特征信息与当前帧中的稀疏特征进行聚合，以增强当前帧的稀疏特征，进一步通过检测头得到矢量地图； 其中，异步互学习融合模块将像素级坐标系下提取的特征与摄像机坐标系下解码后的透视视图特征进行相互学习，具体为：在训练的前N轮中，选取像素级坐标系下提取的特征作为初步地图特征的教师，并在摄像机坐标系中计算空间的损失用于监督；当训练次数达到设定的边界值时，将学习后的初步地图特征作为像素级坐标系下提取的特征的教师，通过预测特征地图的前景和背景实现二者的相互学习，得到融合特征； 关键点预选取模块利用BEV特性生成关于向量点的粗实例特征，通过分割头获得实例映射，其中N表示预选实例的类别数量；表示三维矩阵；为宽度；为宽度；表示通道数； 将解码每个地图实例后的结果作为一个点查询将初始化为一个随机变量作为实例对象的Query，将选取出来的关键点查询与实例查询进行相加的操作，作为目标检测算法的Query输入，将BEV嵌入作为目标检测算法的KeyValue输入；初始参考点作为额外的提示特征输入到目标检测算法中，通过归一化层和激活函数相结合的线性层作为任务头，预测实例的标签以及所在的位置，即得到预测的矢量地图元素标签以及所在的位置。

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