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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法与系统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：CN120198881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510689568.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法与系统是由钱峰;杨安骏;方玉明设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法与系统，该方法包括：基于车载相机多视角图像和激光雷达点云数据得到相机鸟瞰图的深度信息特征和激光雷达鸟瞰图的深度信息特征；基于相机鸟瞰图的深度信息特征和激光雷达鸟瞰图的深度信息特征得到具有深度分布的相机鸟瞰图特征；将具有深度分布的相机鸟瞰图特征和无深度分布的相机鸟瞰图特征进行特征对齐，得到含有深度信息表示的相机鸟瞰图像特征；基于含有深度信息表示的相机鸟瞰图像特征和激光雷达鸟瞰图的深度信息特征得到预测结果。本发明在车辆行驶中通过车载相机的图像，实时推理预测当前场景的道路情况，在视野受限，环境恶劣的非结构化道路条件下实时感知当前行驶路况。

本发明授权多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种多视角相机图像与激光雷达融合的道路感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、将获取到的车载相机多视角图像，输入至Swin-Transformer网络，经过多模态特征转换得到相机鸟瞰图的深度信息特征； 将获取到的激光雷达点云数据通过VoxelNet模型处理，得到激光雷达鸟瞰图的深度信息特征； 步骤2、基于相机鸟瞰图的深度信息特征和激光雷达鸟瞰图的深度信息特征，确认得到相机信息和雷达信息； 基于相机信息和雷达信息，通过鸟瞰图素体池化处理，得到无深度分布的相机鸟瞰图特征和无深度分布的图像特征； 通过激光雷达鸟瞰图的深度信息特征，对无深度分布的图像特征插入激光雷达深度特征，得到具有深度分布的相机鸟瞰图特征； 步骤3、将具有深度分布的相机鸟瞰图特征和无深度分布的相机鸟瞰图特征进行特征对齐，得到含有深度信息表示的相机鸟瞰图像特征； 步骤4、基于含有深度信息表示的相机鸟瞰图像特征和激光雷达鸟瞰图的深度信息特征，分别确认得到对应的查询向量、键向量和值向量； 基于对应的查询向量、键向量和值向量，通过交叉注意力计算，得到鸟瞰图增强特征； 步骤5、将鸟瞰图增强特征输入至语义分割头进行预测，以生成得到预测结果。

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