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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合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：CN116129234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310237553.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合方法是由彭树生;刁天涛设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合方法，包括以下步骤：采用体素的格式对4D毫米波雷达点云数据进行雷达主干特征提取，得到雷达在BEV空间中的特征；对图像数据进行图像主干特征提取，得到图像的2D的特征；通过视图投影模块对图像的2D特征进行投影，通过分类的方式对深度进行密集预测，根据预测的图像深度和相机外部参数，得到图像在BEV空间中的特征；最后，通过设计的融合模块在特征层利用注意力机制进行融合，对毫米波雷达与视觉特征的权重进行合理分配。本发明解决了4D毫米波雷达和视觉融合时的互相依赖，并且权重难以分配的问题。

本发明授权一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的4D毫米波雷达与视觉的融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：雷达特征提取：采用体素的格式对4D毫米波雷达数据进行雷达主干提取，得到雷达数据的BEV特征，包括： 选择体素的形式作为点云BEV特征特征提取网络的输入，所述BEV特征特征提取网络以VoxelNet作为主干网络，再加上一个特征金字塔网络，其中主干网络将三维点云划分为一定数量的体素，经过点的随机采样以及归一化后，对每一个非空体素使用若干个体素特征编码层进行局部特征提取，得到体素级的特征，然后经过3D卷积模块进一步抽象特征得到点云的BEV特征；对BEV特征再经过特征金字塔网络进一步细化特征，通过使用一个自下而上的路径从BEV特征中提取特征，并使用一个自上而下的路径来组合和细化这些特征，得到不同分辨率的特征图，而它们都包含了原来最深层特征图的语义信息； 步骤2：图像特征提取：对图像数据进行图像主干特征提取，得到图像的2d特征，通过投影将每个图片特征像素投影回3D空间中，构成图像BEV特征，包括： 以SwinTransformer作为主干网络，加上一个特征金字塔网络层，得到图像的2d特征，通过视图投影模块，显式地估计图像的深度信息，完成图像BEV视角的构建，其中主干网络整模型采用分层结构，总共有4个阶段，每阶段都会减小输入特征图的分辨率，并逐步扩大感受野，在输入开始时，进行PatchEmbedding，将图像分割为几个小块并嵌入到Embedding中；每一阶段包含两个部分，即Patch合并和SwinTransformer模块； 步骤3：特征融合：通过引入注意力机制，将步骤1和步骤2得到的雷达和视觉数据在BEV空间中进行注意力编码融合，得到综合的目标信息； 步骤4：目标检测：利用融合后BEV特征信息进行目标检测。

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