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龙图腾网获悉深圳市源斯特应用技术有限公司申请的专利基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的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：CN120032339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411873617.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法是由易运宇;卢凯;王伟;周训恩设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆自动驾驶领域，具体涉及一种基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法，包括：采集相机图像和激光雷达的点云数据；对相机图像进行去噪处理得到相机数据，根据在相机数据中提取的二维空间特征确定第一鸟瞰图特征；对点云数据进行稀疏优化处理得到第二鸟瞰图特征；分别将第一鸟瞰图特征和第二鸟瞰图特征投影至鸟瞰图空间，通过鸟瞰图空间对BEV特征进行融合，得到融合后的目标鸟瞰图；将目标鸟瞰图转换城3D目标检测结果。本申请通过将相机与雷达特征映射到统一的BEV平面进行深度融合，确保了不同数据的空间对齐，从而更精确地结合图像和点云的优势，充分利用两者的互补信息，提升了3D目标检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BEV与全稀疏架构的自动驾驶场景的目标检测方法，其特征在于，包括： 采集多模态数据得到相机图像和激光雷达的点云数据； 对所述相机图像进行去噪处理得到相机数据，提取所述相机数据中的二维空间特征； 根据所述二维空间特征确定所述相机数据所对应的第一鸟瞰图特征； 对所述点云数据进行稀疏优化处理，得到所述点云数据所对应的第二鸟瞰图特征； 分别将所述第一鸟瞰图特征和所述第二鸟瞰图特征投影至鸟瞰图空间，通过所述鸟瞰图空间对BEV特征进行融合，得到融合后的目标鸟瞰图； 将所述目标鸟瞰图转换城3D目标检测结果； 其中，所述根据所述二维空间特征确定所述相机数据所对应的第一鸟瞰图特征，包括： 将所述相机数据输入预设的时空序列模型中，利用所述时空序列模型中的时间自注意力机制和空间交叉注意力机制对所述相机数据进行时间信息融合处理和空间信息融合处理，得到相机数据所对应的鸟瞰图； 根据所述鸟瞰图和所述二维空间特征确定所述相机数据所对应的第一鸟瞰图特征。

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