买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学;浙大城市学院申请的专利一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置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：CN119942521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411890164.6，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置是由施杰凯;王宪保;白傑;黎为;林珑;苏玉鹏;秦晓雨设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置，其方法包括：对4D毫米波雷达和相机标定，得到毫米波雷达和相机间位姿关系；将4D毫米波雷达点云数据预处理，得到去噪后的点云图像，对去噪后的点云图像进行特征提取；使用隐空间正态估计，得到相邻帧之间的位姿矩阵，再通过全局离散化分析，实现运动场景下多帧点云姿态校正和融合，增强点云数据；处理雷达点云和相机图像，通过特征提取网络，得到BEV特征图；使用双头通道注意力机制和交叉注意力机制融合BEV特征；设计基于锚框的检测头模块，针对不同检测目标进行差异化设置；采用不同数据集和不同测试场景验证，获得3D目标检测结果。本发明提出了隐空间正态估计法关联时空信息，进行多帧拼接，增加点云的密集程度，提高目标特征的表现。

本发明授权一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的无人机动态环境3D目标检测方法，其特征在于，包括以下检测步骤： S1、对4D毫米波雷达和相机标定，得到毫米波雷达和相机间位姿关系； S2、将4D毫米波雷达点云数据预处理，得到去噪后的点云图像，对去噪后的点云图像进行特征提取； S3、使用隐空间正态估计，得到相邻帧之间的位姿矩阵，再通过全局离散化分析，实现运动场景下多帧点云姿态校正和融合，增强点云数据； S4、处理雷达点云和相机图像，通过特征提取网络，得到BEV特征图； S5、使用双头通道注意力机制和交叉注意力机制融合BEV特征；具体包括： S51、通过双头通道注意力机制进行全局压缩和通道激励，表达式如下： 式中，F'代表特征映射后BEV特征图，M为通道注意力模块，F代表BEV特征图； S52、使用交叉注意力机制融合雷达相机BEV特征图，提取共同特征和差异特征，为查询Q-键值K、V分配权重； S53、将模块轻量化，用深度可分离卷积对K、V下采样，得到较小K和V； S6、设计基于锚框的检测头模块，针对不同检测目标进行差异化设置； S7、采用不同数据集和不同测试场景验证，获得3D目标检测结果。

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浙江工业大学;浙大城市学院，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。