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龙图腾网获悉华侨大学;厦门金龙联合汽车工业有限公司申请的专利雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法、汽车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：CN121564519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610091071.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法、汽车是由王成;吕伟壕;蒋金;肖志坚;缑锦;范宗文;刘诚;林煌星;黄智勇;丁以轩设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法、汽车在说明书摘要公布了：雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法、汽车，涉及自动驾驶感知技术领域。方法包括：获取二维图像信息和三维点云信息，并对二维图像信息和三维点云信息进行数据预处理。采用改进的目标检测算法对处理后的二维图像信息进行图像目标检测，得到图像2D目标检测结果。采用改进的目标检测算法对处理后的三维点云信息进行点云目标检测，得到点云3D目标检测结果。将图像2D目标检测结果和点云3D目标检测结果输入到后融合网络中进行融合，得到最终的3D目标检测结果。后融合网络通过深度补全跨模态特征机制构建融合特征矩阵，通过多尺度通道注意力网络计算匹配置信度，通过跨模态双向补充机制对检测结果进行补充和筛选。

本发明授权雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法、汽车在权利要求书中公布了：1.一种雷达视觉后融合的车载三维道路目标检测方法，其特征在于，包括： S1、获取相机采集的二维图像信息和激光雷达采集的三维点云信息，并对所述二维图像信息和所述三维点云信息进行数据预处理； S2、采用改进的CascadeR-CNN目标检测算法对处理后的二维图像信息进行图像目标检测，得到图像2D目标检测结果； S3、采用改进的PV-RCNN++目标检测算法对处理后的三维点云信息进行点云目标检测，得到点云3D目标检测结果； S4、将所述图像2D目标检测结果和所述点云3D目标检测结果输入到DAC-CLOCs后融合网络中进行融合，得到最终的3D目标检测结果； DAC-CLOCs后融合网络通过深度补全跨模态特征机制构建融合特征矩阵，通过多尺度通道注意力网络计算匹配置信度，并通过跨模态双向补充机制对检测结果进行补充和筛选； 所述改进的CascadeR-CNN目标检测算法在级联回归过程中引入多尺度特征联合回归机制，并对各级输出的类别置信度进行自适应重标定； 所述多尺度特征联合回归机制的计算公式如下； ； 式中，表示当前阶段融合后的第个二维检测候选框，表示上一阶段的第个二维检测候选框，为特征尺度索引，为特征尺度索引总数，表示第层特征对应的尺度权重系数，表示基于第层特征图计算得到的候选框回归偏移量； 所述自适应重标定的计算公式如下； ； 式中，为类别置信度，表示与候选框尺度及空间位置相关的权重函数； 改进的PV-RCNN++目标检测算法引入了点-体素联合特征增强机制和关键点上下文加权机制； 点-体素联合特征增强机制，用于对关键点特征进行多尺度融合处理； =； 式中，表示第个关键点的增强特征，表示在关键点位置处采样得到的三维特征，表示关键点的邻域体素集合，表示邻域体素中的体素特征，表示关键点与邻域体素之间的自适应加权系数； 关键点上下文加权机制，用于对候选框的类别置信度进行优化； ； 式中，表示优化的候选框类别置信度，表示上下文加权函数，表示根据关键点及其邻域体素集合计算得到的上下文权重。

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