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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海博德爾環(huán)境科技集團有限公司申請的專利基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411714B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510912326.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法是由李博;王瑞;方舒;李俊;黃宇暄設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及AI視覺目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法。該方該通過視覺采集設(shè)備和激光雷達(dá)設(shè)備獲取視覺圖像數(shù)據(jù)和空間點云數(shù)據(jù)，經(jīng)時間戳對齊和分辨率統(tǒng)一后，分別提取包含邊緣輪廓的視覺特征數(shù)據(jù)和位置分布的空間特征數(shù)據(jù)。接著將兩類特征輸入特征融合模型，依據(jù)特征關(guān)聯(lián)度、紋理復(fù)雜度和位置離散度分配權(quán)重，再經(jīng)特征對齊和注意力機制處理得到融合特征。隨后通過目標(biāo)檢測模型進行區(qū)域提議、類別分類和位置回歸，經(jīng)下采樣、候選區(qū)域生成和非極大值抑制后，結(jié)合歷史軌跡信息調(diào)整置信度，最終將高置信度結(jié)果轉(zhuǎn)換至原始圖像空間并輸出。該方法有效融合多模態(tài)特征，提升復(fù)雜場景下目標(biāo)檢測的精度與可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)特征融合的AI視覺目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟A1，獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括視覺圖像數(shù)據(jù)和空間點云數(shù)據(jù)，對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進行格式統(tǒng)一處理，得到標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)； 步驟A2，對所述標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)分別進行特征提取，得到視覺特征數(shù)據(jù)和空間特征數(shù)據(jù)，所述視覺特征數(shù)據(jù)為圖像紋理特征，所述空間特征數(shù)據(jù)為點云位置特征； 步驟A3，將所述視覺特征數(shù)據(jù)和空間特征數(shù)據(jù)輸入特征融合模型，所述特征融合模型根據(jù)特征關(guān)聯(lián)度對所述視覺特征數(shù)據(jù)和空間特征數(shù)據(jù)進行權(quán)重分配，得到融合特征數(shù)據(jù)； 步驟A4，將所述融合特征數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)檢測模型，所述目標(biāo)檢測模型對所述融合特征數(shù)據(jù)進行區(qū)域劃分和類別匹配，得到目標(biāo)檢測結(jié)果； 步驟A5，對所述目標(biāo)檢測結(jié)果進行置信度篩選，將置信度高于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)檢測結(jié)果進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，輸出最終檢測信息； 所述步驟A2包括如下子步驟： 步驟A21，對所述標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)中的視覺圖像數(shù)據(jù)進行卷積操作，所述卷積操作包括3×3卷積核的逐層掃描，提取得到包含邊緣輪廓的視覺特征數(shù)據(jù)； 步驟A22，對所述標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)中的空間點云數(shù)據(jù)進行體素化處理，所述體素化處理包括將點云數(shù)據(jù)劃分為三維網(wǎng)格，提取得到包含位置分布的空間特征數(shù)據(jù)； 所述特征融合模型的處理邏輯包括： 調(diào)用特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫，輸入目標(biāo)對象類型，得到與所述目標(biāo)對象類型對應(yīng)的視覺特征關(guān)聯(lián)系數(shù)和空間特征關(guān)聯(lián)系數(shù)； 獲取當(dāng)前視覺特征數(shù)據(jù)的紋理復(fù)雜度和空間特征數(shù)據(jù)的位置離散度，根據(jù)所述紋理復(fù)雜度和位置離散度調(diào)整所述視覺特征關(guān)聯(lián)系數(shù)和空間特征關(guān)聯(lián)系數(shù)； 將調(diào)整后的視覺特征關(guān)聯(lián)系數(shù)與視覺特征數(shù)據(jù)相乘，得到加權(quán)視覺特征； 將調(diào)整后的空間特征關(guān)聯(lián)系數(shù)與空間特征數(shù)據(jù)相乘，得到加權(quán)空間特征； 將所述加權(quán)視覺特征和加權(quán)空間特征進行逐元素相加，得到融合特征數(shù)據(jù)。

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