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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于视觉自注意力的多传感器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：CN115880551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211006216.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于视觉自注意力的多传感器目标检测方法是由李曙光;郑珂;赵洋;陈浩然;程洪设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉自注意力的多传感器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视觉自注意力的多传感器目标检测方法，属于目标检测技术领域。用于解决目前基于激光雷达和图像的目标检测方案存在成本高昂，实时性差的技术问题。本发明利用视觉自注意力模型来融合毫米波雷达和图像的图像特征，从而替代目前常用的基于卷积和元素级相加的特征融合方法，实现更高效的融合。由于驾驶场景下的目标通常目标尺度变化较大，这使得利用多尺度特征进行目标检测至关重要，因此提出一种融合多尺度特征的解码器结构。即基于本发明所提出的网络RCFormer在目标检测精度上优于现有最优的基于毫米波雷达和图像的方案。

本发明授权一种基于视觉自注意力的多传感器目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉自注意力的多传感器目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，设置并训练基于视觉自注意力的多传感器目标检测网络； 所述基于视觉自注意力的多传感器目标检测网络包括：基于残差网络的编码器1和编码器2，编码器1和编码器2的后端分别连接一个第一重塑网络，两个第一重塑网络的输出送入基于视觉自注意力模型的融合模块，基于视觉自注意力模型的融合模块的后端依次连接第二重塑网络、解码器和检测头； 其中， 编码器1的输入为摄像采集装置采集的图像，用于提取图像特征，编码器2的输入为毫米波雷达输入，用于提取雷达特征；且两个编码器的输出特征图的尺寸相同，均为H×W×C，其中，H×W表示特征图的图像大小，C表示通道数； 第一重塑网络用于将编码器的输出特征图重塑为扁平化的二维补丁标记，第二重塑网络为第一重塑网络的逆操作； 基于视觉自注意力模型的融合模块采用全标记融合或者交叉标记融合方式进行融合处理，若采用全标记融合，则对两个第一重塑网络输出的标记按照通道维度进行拼接后，再通过自注意力模块进行融合；若采用交叉标记融合，则通过交叉注意力模块直接对两个第一重塑网络输出的标记进行融合； 解码器包括多个上采样模块，解码器基于上采样处理产生多个不同尺度的特征，对各尺度特征分别通过一个上采样模块采样至相同分辨率后进行拼接，再通过卷积层将拼接后的特征映射为解码器特征；将所述解码器特征送入检测头，以预测热图、偏移和边界框的尺度； 步骤2，将待检测的图像数据和毫米雷达采集的雷达点云图像输入步骤1训练好的基于视觉自注意力的多传感器目标检测网络，基于其输出获取目标检测结果。

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