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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV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：CN120236069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510709608.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV目标检测方法是由刘明;张朝阳设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV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稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV目标检测方法，该方法包括获取毫米波雷达点云并进行预处理；构建毫米波雷达BEV目标检测网络，包括：基于PointPillars架构进行点云特征编码得到特征图，将特征图基于锚框引导的自注意力机制进行特征增强；使用引入可变型注意力机制的级联优化模块对增强后的特征进行迭代处理得到预测结果，对网络输出进行后处理，获得最终结果，完成BEV目标检测任务。本发明显著提升了特征提取的效率和鲁棒性，同时降低噪声对检测结果的影响，提升了目标的检测精度。

本发明授权基于稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏注意力机制的毫米波雷达BEV目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、获取毫米波雷达点云并进行预处理； S2、构建毫米波雷达BEV目标检测网络，包括：基于PointPillars架构进行点云特征编码得到特征图，将特征图基于锚框引导的自注意力机制进行特征增强；使用级联优化模块对增强后的特征进行迭代处理得到预测结果； 所述基于PointPillars抽取点云特征的可变型注意力机制包括： 对于每个自注意力机制输出的目标特征fi′，预测一组采样点坐标其中K为采样点数量,随后，在BEV特征图上通过双线性插值函数BilinearInterpolate,获取采样点特征： gij＝BilinearInterpolateP,pij 其中P为BEV点云特征， 并通过注意力权重聚合采样点特征： 其中wij为可学习的注意力权重；该机制使目标特征能够自适应地关注关键区域，提升对非刚性目标的检测能力； 所述级联优化模块共级联六层，每一层包括： 采用目标特征的自注意力机制和基于PointPillars抽取点云特征的可变型注意力机制，对特征进行可变性采样；将采样结果进行特征解码和锚框修正； 所述将采样结果进行特征解码和锚框修正具体包括： 输入可变型注意力机制输出的目标特征F″＝{f1″,f2″,…,fN″},通过多层全连接网络对目标特征进行非线性变换： fi″′＝FFNfi″＝W2ReLUW1fi″+b1+b2 其中W1,W2为可学习的权重矩阵，b1,b2为偏置项；RELU.为线性整流函数； 边界框修正：对于每个目标特征fi″′，预测锚框的偏移量： Δbi＝Δxi,Δyi,Δwi,Δli,Δθi 并通过以下公式修正锚框： 其中xi,yi,wi,li,θi为锚框解码后参数；xi,yi,wi,li,i为修正后锚框参数； 类别预测：通过全连接层和Softmax函数预测目标类别概率： pi＝SoftmaxWcfi″′+bc 其中Wc和bc为可学习的权重矩阵和偏置项； S3、对目标检测网络进行训练，采用焦点损失和平滑L1损失结合作为训练的损失函数； S4、使用训练后的网络进行目标检测，对网络输出进行后处理，获得最终结果，完成BEV目标检测任务。

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