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龙图腾网获悉合肥瑞徽人工智能研究院有限公司申请的专利一种用于自动驾驶传感器故障的3D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：CN120510419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510544386.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于自动驾驶传感器故障的3D目标检测方法是由朱金良;鲁明明;钱付兰;张燕平设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自动驾驶传感器故障的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于自动驾驶传感器故障的3D目标检测方法，包括以下步骤：S1，对数据集nuScenes进行预处理，并划分训练集、验证集和测试集；S2，提取2D图像特征，自监督预训练参数找最优组合；S3，增强激光雷达特征；S4，将三维位置信息编码为多模态标记；S5，将随机初始化的锚点转换为具有空间感知能力的查询向量；S6，每个解码器层中位置引导查询与多模态标记进行交互，并更新表示；S7、预测3D边界框和类别；S8、采用焦点损失分类，3D边界框采用L1回归损失；S9，评估在复杂场景下的3D目标检测性能。本发明大大提高了自动驾驶车辆在复杂环境下的安全性和可靠性。

本发明授权一种用于自动驾驶传感器故障的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶传感器故障的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对标准自动驾驶数据集nuScenes进行预处理，并按照比例划分训练集、验证集和测试集； S2，采用轻量级目标检测网络模型VoVNet作为图像编码器，从S1处理后的数据集中加载图像数据，利用划分好的训练集进行图像特征提取；利用S2提取的2D图像特征进行随机蒙版并重建特征，为后续跨模态融合提供预训练好的特征表示； S3，采用点云检测模型VoxelNet网络作为雷达编码器，从S1处理后的数据集中加载图雷达数据，利用划分好的训练集进行点云特征提取；使用雷达特征增强模块IEL，将跨模态TransformerCMT中的参考点和VoxelNet得到的点云特征投影到图像上，只提取参考点周围N个像素点的特征来增强雷达特征； S4，使用坐标编码模块CEM，利用S2的2D图像特征和S3的增强雷达特征，生成相机视角和BEV视角的位置嵌入，实现多模态标记的3D空间对齐； S5，位置导向查询生成器将随机初始化的锚点通过CEM编码后的位置嵌入转换为具有空间感知能力的查询向量，实现对目标的准确检测和定位，为解码器提供目标定位的先验信息； S6，使用L个解码器层，对于每个解码器层，位置导向查询向量与多模态标记通过自注意力和交叉注意力交互，逐步更新目标表示； S7，使用前馈神经网络FFNs，利用S6解码后的特征预测3D边界框和类别； S8，采用焦点损失分类和L1回归损失，根据S7的输出与真实标签的差异反向传播，优化模型参数； S9，采用平均精度mAP和nuScenes检测分数NDS全面评估模型在复杂场景下的3D目标检测性能。

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