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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及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：CN119723062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510208849.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及检测方法是由毛建旭;何威;彭紫扬;王耀南;刘彩苹;贺振宇;陶梓铭;易俊飞;陈诺天;贺文斌;张辉设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及检测方法，充分结合了二维图像和三维点云的优势，并解决了前景点关注度低的问题。本发明通过前背景掩码机制以及焦点卷积模块，在二维和三维特征中分别强化前景信息，并通过通道和空间注意力模块进一步优化特征表达。最终，经过通道级联的增强融合特征经过区域建议网络和置信度前馈网络，筛选出置信度较高的检测结果。根据其目标类别确定不同的初始权重，计算预测边界框和真实边界框内前背景点的数量差异和位姿差异来进行损失聚合，并进行反向传播，以进一步优化预测边界框的位置精度，前景感知的聚合损失函数在训练过程中提供有效监督，进一步提升了模型的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于前景感知增强的多模态目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用相机采集道路的二维图像数据，使用激光雷达采集道路的三维点云数据，并保存所述相机的标定文件和真值标注文件；步骤S2：将所述二维图像数据和三维点云数据输入多模态融合检测模型，提取所述二维图像数据的二维特征图，提取所述三维点云数据的三维特征图；步骤S3：基于前背景掩码机制通过二维特征增强模块为所述二维特征图的每个像素分配权重，得到前背景权重掩码；根据所述二维特征图和所述前背景权重掩码计算得到二维焦点特征图；步骤S4：通过焦点卷积模块处理所述三维特征图，获得输出位置，所述输出位置为所述三维特征图的重要位置及其扩展区域和其他不重要位置的联合体；根据所述三维特征图和所述输出位置计算得到三维焦点特征图；步骤S5：所述二维焦点特征图和所述三维焦点特征图经过通道级联获得融合特征；对所述融合特征的每个通道全局平均池化和全局最大池化，生成通道描述向量；对所述融合特征沿通道维进行平均池化和最大池化，生成空间注意力图；基于所述通道描述向量和所述空间注意力图计算增强融合特征；步骤S6：所述增强融合特征输入到区域建议网络生成候选边界框，通过置信度前馈网络计算所述候选边界框的预测置信度，将所述预测置信度超过预设阈值的所述候选边界框定为预测边界框；步骤S7：获取所述预测边界框和真实边界框的位置，基于不同的目标类别为每个边界框分配初始权重；计算所述预测边界框和所述真实边界框的位姿差和前背景点数量差异；将初始权重与前背景点差异和位姿差结合，构建前景感知的聚合损失函数，基于所述损失函数反向传播来优化所述多模态融合检测模型。

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