上海人工智能创新中心赵行获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利三维占据栅格网络感知方法、设备及介质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：CN119495068B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411299048.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权三维占据栅格网络感知方法、设备及介质是由赵行;叶章琛设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本三维占据栅格网络感知方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种三维占据栅格网络感知方法，包括：采集车辆自动驾驶拍摄的多目相机图像，将所述多目相机图像输入至图像处理主干网络，提取出二维图像特征；对所述二维图像特征进行视角转化得到三维体特征；根据采样点在不同时刻的几何对应关系构建匹配代价体特征；采用卷积神经网络从匹配代价体特征提取含有深度修正信息的权重，将所述权重作用到当前时刻的三维体特征上，得到深度信息修正后的三维体特征；将所述三维体特征输入至占据栅格解码器中，投射到离散的语义空间，生成三维语义占据栅格。与现有技术相比，本发明通过构建匹配代价体，可获得更精准的深度信息和几何理解，并减少了长时序下的计算开销，可实现对自动驾驶环境的精准高效建模。
本发明授权三维占据栅格网络感知方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种三维占据栅格网络感知方法，其特征在于，包括： 采集车辆自动驾驶拍摄的多目相机图像，将所述多目相机图像输入至图像处理主干网络，提取出多规格的二维图像特征； 对所述二维图像特征进行视角转化，得到三维体特征； 根据采样点在不同时刻的几何对应关系构建匹配代价，从所述三维体特征中提取出匹配代价体特征； 采用卷积神经网络从所述匹配代价体特征提取出含有深度修正信息的权重，将所述权重作用到当前时刻的三维体特征上，得到深度信息修正后的三维体特征； 将深度信息修正后的三维体特征输入至占据栅格解码器中，将三维体特征投射到离散的语义空间，生成最终的三维语义占据栅格。
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