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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司;东风悦享科技有限公司申请的专利一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法、系统及介质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：CN117253213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202311205045.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法、系统及介质是由于欢;谢琦;吕文杰;戴立亮;李洋;李满;章品;姜成杰;石雨芳设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法、系统及介质，所述方法包括B1.车辆行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，基于车载激光雷达实时获取道路点云数据信息，基于车载超声波雷达实时获取障碍物的距离数据信息；B2.将所述道路图像数据信息输入卷积神经网络进行识别，并依据高速公路标示牌进行分类，输出高速场景分类数据信息和非高速场景分类数据信息；B3.基于所述高速场景分类数据信息，将所述道路点云数据信息投影到所述道路图像数据信息。本发明不仅方便在合适的工况下选择最优的表达方案给决策规划，而且解决了在不同场景下感知跟规划协同的问题。

本发明授权一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于自动驾驶场景的多层次的3D目标表达方法，其特征在于，所述方法包括： B1.车辆行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，基于车载激光雷达实时获取道路点云数据信息，基于车载超声波雷达实时获取障碍物的距离数据信息； B2.将所述道路图像数据信息输入卷积神经网络进行识别，并依据高速公路标示牌进行分类，输出高速场景分类数据信息和非高速场景分类数据信息； B3.基于所述高速场景分类数据信息，将所述道路点云数据信息投影到所述道路图像数据信息，得到带有点向的2D语义点云，将所述带有点向的2D语义点云与所述障碍物的距离数据信息进行融合，输出道路的2DBEV数据信息； B4.基于所述非高速场景分类数据信息，采用3D-CVF算法对所述道路图像数据信息和所述道路点云数据信息进行融合，得到融合后的道路数据信息，根据所述融合后的道路数据信息和所述障碍物的距离数据信息，输出车辆的3D框数据信息、行人的OccupancyCylinder数据信息和窄道通行的OccupancyGrid数据信息； 所述卷积神经网络包括主干网络和全连接层，所述主干网络包括卷积计算层、激励层和至少一个池化层；所述激励层的激励函数Jx， ， ， 其中，α和β为常量系数，x为自变量，e为自然常数； 在步骤B3中，所述将所述道路点云数据信息投影到所述道路图像数据信息包括： B311.将所述道路图像数据信息进行2D分割，输出道路图像的ROI区域； B312.将所述道路点云数据信息投影至所述道路图像的ROI区域，进行图像融合，得到带有点向的2D语义点云； 在步骤B4中，采用3D-CVF算法对所述道路图像数据信息和所述道路点云数据信息进行融合包括： B41.基于所述道路点云数据信息，进行点云俯视图特征映射，输出道路点云的俯视图映射数据信息； B42.将所述道路点云的俯视图映射数据信息和所述道路图像数据信息输入门控特征融合网路模型进行特征融合，输出道路多特征融合数据信息； B43.基于所述道路多特征融合数据信息，耦合车载高精度地图数据信息，输出融合后的道路数据信息。

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