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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于Transformer的多模态特征融合的三维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：CN116310684B 。

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：202310263222.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法是由张炳力;王怿昕;姜俊昭;张成标;潘泽昊;杨程磊;王欣雨;王焱辉;程进;张羊阳设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的多模态特征融合的三维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Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法，包括：1.使用激光雷达采集点云数据并对点云数据进行采样，同时使用摄像头采集图像数据2.将激光雷达与摄像头采集到的数据输入基于Transformer的多模态特征融合RPN网络，提取区域建议框3.将区域建议框信息输入精细化网络，得到最终预测框。本发明能避免对基于多模态特征融合的目标检测过程中，误检、漏检的问题，从而能够保证对感知环境评估的准确性。

本发明授权基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： A、使用摄像头采集目标场景的图像，同时使用激光雷达采集所述目标场景的点云数据后进行采样，得到激光雷达特征序列；其中，所述图像的维度为，其中，表示图像的高度，表示图像的宽度，表示图像的RGB通道数； 所述激光雷达特征序列的维度为，其中，表示点云数据的个数，表示每个点云数据的信息数；所述信息包括中心坐标以及反射强度； B、建立基于Transformer的多模态特征融合RPN网络，包括：K个SetAbstraction层、K+1个卷积模块、K+1个Transformer多模态特征融合模块、K个FeaturePropagation层、二维转置卷积层、分类层和回归层；其中，所述卷积模块依次包括：第一卷积层、一个批归一化层、一个ReLU激活函数层和第二卷积层； B1、定义当前迭代次数为，并初始化=0，令K表示总的迭代次数； 将所述图像作为第k次迭代的图像特征，所述激光雷达特征序列作为第k次迭代的激光雷达点云特征； B2、第k+1个SetAbstraction层对所述第k次迭代的激光雷达点云特征进行编码，得到第k+1次迭代的高层次激光雷达点云特征，且的维度为，其中，表示的点云数据个数，表示中每个点云数据包含的特征通道数； B3、第k+1个卷积模块对所述第k次迭代的图像特征进行编码，获得第k+1次迭代的高层次图像特征，且的维度为，其中，表示包含的特征元素点个数，表示中每个特征元素点包含的特征通道数； B4、第k+1个Transformer多模态特征融合模块对所述第k+1次迭代的高层次激光雷达点云特征和第k+1次迭代高层次图像特征进行特征融合，得到第k+1次迭代的增强点云特征； B5、将赋值给，将赋值给，将赋值给后，返回步骤B2顺序执行，直到=K为止，从而获得K个高层次激光雷达点云特征和高层次图像特征； B6、K个FeaturePropagation层依次对中的进行K次的解码，得到最终点云特征，且的维度为，其中，表示中每个点云数据的特征通道数； B7、所述二维转置卷积层对进行解码，得到转置图像特征；其中，表示高层次图像特征的转置图像特征； B8、将进行级联连接后输入第K+1个卷积模块，获得最终图像特征，且的维度为，其中，表示中每个点数据的特征通道数； B9、第K+1个Transformer多模态特征融合模块对最终点云特征和最终图像特征进行特征融合，获得融合语义信息的点云特征，且的维度为，其中，表示中每个点云数据的特征通道数； B10、将分别输入所述分类层和回归层中进行处理，获得区域建议框信息，包括：区域建议物体类别、区域建议物体的2D边界框大小、区域建议物体的3D边界框尺寸、区域建议物体的3D边界框位置、区域建议物体的3D边界框空间方向以及区域建议网络检测的置信度； C、将所述区域建议框信息输入PointRCNN算法的精细化网络进行处理，得到最终预测框信息，包括：最终预测物体类别、最终预测物体的2D预测框大小、最终预测物体的3D预测框尺寸、最终预测物体的3D预测框位置、最终预测物体的3D预测框空间方向以及网络最终预测的置信度。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。

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