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龙图腾网获悉武汉极目智能技术有限公司申请的专利纯视觉模态的bev感知方法、装置、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：CN117152699B 。

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：202311021361.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权纯视觉模态的bev感知方法、装置、设备及介质是由李章洪;王汝卓;王雅儒;程建伟设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本纯视觉模态的bev感知方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种纯视觉模态的bev感知方法、装置、设备及介质，涉及自动驾驶技术领域，其中，该方法包括以下步骤：对数据集中对应视角下的视觉2d图像进行裁剪，生成有效2d图像；通过感知模型提取有效2d图像中的图像特征，将3d体积像素空间按照高度方向分为多层，并为不同层设置不同的层间隔和不同的权重，将层间隔和权重作为参数，通过视角转换将有效2d图像中的图像特征投影至多层3d体积像素空间，将图像特征转换为bev特征；通过感知模型将bev特征转换为待感知物体的3d目标框，并输出3d目标框的信息。该方案通过减小训练数据集模型的输入，提高感知模型推理速度，采用超参搜索策略，提高感知模型的精度。

本发明授权纯视觉模态的bev感知方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种纯视觉模态的bev感知方法，其特征在于，包括： 对数据集中不同视角下的视觉2d图像确定目标区域，根据不同视角下的视觉2d图像的目标区域对所述数据集中对应视角下的视觉2d图像进行裁剪，生成有效2d图像，其中，所述数据集包括的视觉2d图像为多个视角下采集的未去畸变的2d图像，所述目标区域为以待感知物体为中心的区域； 通过感知模型提取所述有效2d图像中的图像特征，将3d体积像素空间按照高度方向分为多层，并为不同层设置不同的层间隔和不同的权重，将所述层间隔和所述权重作为参数，通过视角转换将所述有效2d图像中的所述图像特征投影至多层3d体积像素空间，将所述图像特征转换为bev特征； 将3d体积像素空间按照高度方向分为多层，并为不同层设置不同的层间隔和不同的权重，包括： 确定输入集，所述输入集包括多组图像的高度区间值，所述高度区间值内的每个高度值均大于0且小于所述视觉2d图像的总高度值； 将所述输入集作为输入，利用超深度学习算法的超参数搜索计算出最优的设定输入区间，将所述最优的设定输入区间的差值设置为所述视觉2d图像在高度方向的层间隔，其中，所述最优的设定输入区间的差值与所述视觉2d图像中对应层包括的物体密集度成负相关，所述视觉2d图像中对应层包括的物体密集度越高，该层对应的层间隔越小； 按照所述视觉2d图像在高度方向的层间隔，将所述3d体积像素空间分割为多层； 利用超参数搜索计算出3d体积像素空间的每层的最优权重，每层的最优权重的大小与所述视觉2d图像中对应层包括的物体密集度成正相关，所述视觉2d图像中对应层包括的物体密集度越高，该层对应的权重越大； 通过感知模型将所述bev特征转换为待感知物体的3d目标框，并输出所述3d目标框的信息。

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