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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法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：CN120107536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510275683.X，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法是由白骁凯;沈会良;曹思源;成家豪;王颂凯;罗艺轩;王芳;白傑设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实例‑场景融合增强的3D目标检测方法，旨在提升多模态传感器融合的3D目标检测性能。首先，本发明通过跨视角相关机制，将实例信息从图像视角有效传递到鸟瞰图视角BEV，实现实例特征与场景特征的初步融合。其次，本发明通过几何与语义双注意力机制，进一步增强实例‑场景BEV特征中的实例相关特征，实现实例‑场景融合的深度增强。实验结果表明，本发明的方法显著提高了4D毫米波雷达与图像融合场景中的3D目标检测的精度与鲁棒性。

本发明授权基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法，其特征在于，首先，将2D实例特征传递至鸟瞰图视角，实现实例特征与场景特征的初步融合，得到实例-场景BEV特征；然后，对实例-场景BEV特征中的实例相关特征进行进一步增强，实现实例-场景融合的深度增强，得到增强后的实例-场景BEV特征；最后，对增强后的实例-场景BEV特征进行解码，实现3D目标的检测和定位； 所述基于实例-场景融合增强的3D目标检测方法的具体步骤如下： S1：通过跨视角相关机制，将2D实例特征传递至鸟瞰图视角，实现实例与场景特征的初步融合，得到实例-场景BEV特征； S11：提取毫米波雷达点云的雷达BEV特征，同时提取语义并将语义转化到鸟瞰图得到相机BEV特征，将二者融合得到场景特征； S12：对于S11中所述的语义进行2D目标检测并聚合，得到聚合实例特征； S13：通过跨视角相关机制对于S11中所述的场景特征与S12所述的聚合实例特征进行初步融合，得到实例-场景BEV特征； S2：通过几何与语义双注意力机制，对实例-场景BEV特征中的实例相关特征进行进一步增强，实现实例-场景融合的深度增强，得到增强后的实例-场景BEV特征； S21：通过注意力机制，对S1所述的实例-场景BEV特征使用语义进行增强，得到语义增强的实例-场景BEV特征； S22：通过注意力机制，对S1所述的实例-场景BEV特征使用点云进行增强，得到几何增强的实例-场景BEV特征； S23：将S21所述语义增强的实例-场景BEV特征与S22所述几何增强的实例-场景BEV特征进行相加，得到增强后的实例-场景BEV特征； S3：对步骤S2所得的增强后的实例-场景BEV特征进行解码，实现3D目标的检测和定位。

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