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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法及装置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：CN114743079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210405709.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法及装置是由阎维青;苏凯祺;徐金东;刘兆伟;任金来设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法及装置，方法包括：对立体图像和稀疏LiDAR深度图分别进行特征编码后，基于注意力融合模块，将两条路径的特征信息进行融合，所述融合是从LiDAR深度图到立体图像；基于立体区域提取网络输出相应的左右感兴趣区域，将融合后的左右特征图一起输入到立体回归网络分支和深度预测分支，用于对3D边界框的位置、尺寸和方向进行预测。装置包括：处理器和存储器。本发明将立体相机与4激光束LiDAR传感器信息进行融合来达到现有先进水平，并以端到端的形式进行高速度检测。

本发明授权稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种稀疏雷达和双目立体图像融合的3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：对立体图像和稀疏LiDAR深度图分别进行特征编码后，基于注意力融合模块，将两条路径的特征信息进行融合，所述融合是从LiDAR深度图到立体图像；基于立体区域提取网络输出相应的左右感兴趣区域，将左右特征图被一起输入到立体回归网络分支和深度预测分支，用于对3D边界框的位置、尺寸和方向进行预测；所述方法包括：将稀疏LiDAR特征加入到图像特征中，并为每个特征级别设置权重wi，通过计算稀疏LiDAR与其对应的立体图像特征图之间的相关性，得到相关性得分wi，定义为： 其中，是特征提取器中第i对立体图像特征图和稀疏LiDAR特征图，wi是第i级别稀疏LiDAR特征图的权重，cos是余弦相似函数；将Fi+1上采样2倍成Ff'∈RH×W×C，应用1×1卷积运算分别将Fir投影成F′r∈RH×W×C，将Fis投影成F′s∈RH×W×C，描述为：F′f＝upsampleFi+1F′r＝f1×1FirF′s＝f1×1Fis其中，upsample是通过最近邻内插进行的上采样操作，f1×1表示1×1卷积层；上采样的特征图与相应的Fr'特征图通过逐元素相加合并，在每个合并后的特征图上附加一个3×3卷积，将合并后的特征与应用权重为wi的稀疏LiDAR特征Fs'进行相加，输出特征的计算方法如下：F5＝f3×3F′r+w5·F′s融合结果Fi是下一个融合阶段的更高级别特征，重复此过程，直到生成最终的特征图。

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