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！

龙图腾网获悉武汉理工大学;湖北航天技术研究院特种车辆技术中心申请的专利一种重型车辆智能防撞检测方法及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：CN116543366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310323893.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种重型车辆智能防撞检测方法及系统是由聂琳真;唐灵峰;尹智帅;段本意;张鸣;余佳设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重型车辆智能防撞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种重型车辆智能防撞检测方法，步骤如下：S1、采集车辆原始点云数据和图像数据；S2、点云数据体素化和原始点云特征提取；S3、将体素提取特征，压缩高度方向，得到鸟瞰视图伪图像特征；S4、对图像数据进行特征提取；S5、利用双线性插值法得到两份具有高维特征的伪点云；S6、将伪点云特征和原始点云特征融合；S7、在空间注意力模块处理下得到逐点融合特征；S8、将逐点融合特征进行更高层级特征编码；S9、将高层级信息特征进行融合特征检测，得到最终结果。本发明还公开了一种重型车辆智能防撞检测系统。本发明解决了现有技术中留给驾驶员反应时间少、虚警率高、实时性差问题，可以广泛应用于车辆智能制造领域。

本发明授权一种重型车辆智能防撞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种重型车辆智能防撞检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用激光雷达和相机分别采集车辆前方的原始点云数据和图像数据； S2、对所述点云数据分别进行体素化处理和原始点云特征提取处理； S3、将步骤S2中得到的三维空间中的体素进行特征提取处理，并在高度方向上进行压缩，得到鸟瞰视图下的伪图像特征； S4、对步骤S1中获取的图像数据进行特征提取处理，得到图像特征； S5、将鸟瞰图特征和图像特征利用双线性插值的方法投影至原始点云上，得到两份具有高维特征的伪点云； S6、将两份伪点云特征和原始点云特征在通道注意力模块进行融合，得到融合特征，其具体过程如下： S61、将鸟瞰视图逐点特征、相机视图逐点特征和原始点特征在通道上进行拼接，获得扩展之后的逐点特征； S62、将扩展之后的特征分别送入到三个通道注意力模块，每个通道注意力模块都利用相同的扩展点特征在通道维度进行自适应地计算各自通道维度特征的重要程度； S63、通过Sigmoid函数得到各自的特征通道权重，并将权重与各自的逐点特征逐元素点乘获得注意力特征，计算公式如下： ， 其中，Fcat表示将鸟瞰视图逐点特征Fbev-p、相机视图逐点特征Fcv-p和原始点特征Fraw-p在通道维度拼接之后的扩展特征，表示逐元素点乘运算符； S64、将各个视图的注意力特征在通道维度进行拼接，得到经通道注意力融合之后的特征Ffusion-p，其中每个通道注意力模块的计算公式如下： ， 其中，F为输入特征，Mc为通道注意力输出特征图，MaxPool表示全局最大池化操作，AvgPool表示全局平均池化操作，MLP表示参数共享的全连接层，σ表示sigmoid激活函数； S7、将所述融合特征在空间注意力模块进行前景点、背景点的自适应加权，得到前景点增强的逐点融合特征； S8、将所述逐点融合特征进行更高层级的特征编码； S9、将具有高层级信息的特征送入检测网络进行融合特征的检测，得到最终的车辆检测结果，以便及时告知驾驶员碰撞风险。

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武汉理工大学;湖北航天技术研究院特种车辆技术中心，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122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。