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龙图腾网获悉上海博德尔环境科技集团有限公司申请的专利基于多模态特征融合的AI视觉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：CN120411714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510912326.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态特征融合的AI视觉目标检测方法是由李博;王瑞;方舒;李俊;黄宇暄设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征融合的AI视觉目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及AI视觉目标检测技术领域，公开了基于多模态特征融合的AI视觉目标检测方法。该方该通过视觉采集设备和激光雷达设备获取视觉图像数据和空间点云数据，经时间戳对齐和分辨率统一后，分别提取包含边缘轮廓的视觉特征数据和位置分布的空间特征数据。接着将两类特征输入特征融合模型，依据特征关联度、纹理复杂度和位置离散度分配权重，再经特征对齐和注意力机制处理得到融合特征。随后通过目标检测模型进行区域提议、类别分类和位置回归，经下采样、候选区域生成和非极大值抑制后，结合历史轨迹信息调整置信度，最终将高置信度结果转换至原始图像空间并输出。该方法有效融合多模态特征，提升复杂场景下目标检测的精度与可靠性。

本发明授权基于多模态特征融合的AI视觉目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的AI视觉目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A1，获取多模态数据，所述多模态数据包括视觉图像数据和空间点云数据，对所述多模态数据进行格式统一处理，得到标准格式数据； 步骤A2，对所述标准格式数据分别进行特征提取，得到视觉特征数据和空间特征数据，所述视觉特征数据为图像纹理特征，所述空间特征数据为点云位置特征； 步骤A3，将所述视觉特征数据和空间特征数据输入特征融合模型，所述特征融合模型根据特征关联度对所述视觉特征数据和空间特征数据进行权重分配，得到融合特征数据； 步骤A4，将所述融合特征数据输入目标检测模型，所述目标检测模型对所述融合特征数据进行区域划分和类别匹配，得到目标检测结果； 步骤A5，对所述目标检测结果进行置信度筛选，将置信度高于预设阈值的目标检测结果进行坐标转换，输出最终检测信息； 所述步骤A2包括如下子步骤： 步骤A21，对所述标准格式数据中的视觉图像数据进行卷积操作，所述卷积操作包括3×3卷积核的逐层扫描，提取得到包含边缘轮廓的视觉特征数据； 步骤A22，对所述标准格式数据中的空间点云数据进行体素化处理，所述体素化处理包括将点云数据划分为三维网格，提取得到包含位置分布的空间特征数据； 所述特征融合模型的处理逻辑包括： 调用特征关联数据库，输入目标对象类型，得到与所述目标对象类型对应的视觉特征关联系数和空间特征关联系数； 获取当前视觉特征数据的纹理复杂度和空间特征数据的位置离散度，根据所述纹理复杂度和位置离散度调整所述视觉特征关联系数和空间特征关联系数； 将调整后的视觉特征关联系数与视觉特征数据相乘，得到加权视觉特征； 将调整后的空间特征关联系数与空间特征数据相乘，得到加权空间特征； 将所述加权视觉特征和加权空间特征进行逐元素相加，得到融合特征数据。

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