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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117037117B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311051356.3，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法是由何方政;王聞簫;林彬彬;蔡登設計研發完成，并于2023-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法，包括：1從時序激光雷達點云數據與相機數據中獲取同幀數據；2將激光雷達點云數據通過手工制作特征得到柵格坐標系下的激光雷達柵格特征；3將同一時刻的多視角相機數據進行特征提取得到二維圖像特征I；4通過注意力投射模塊，利用激光雷達柵格特征將二維圖像特征I投影到三維空間，轉換成相機柵格特征；5將步驟2和4得到的激光雷達柵格特征和相機柵格特征進行融合得到混合特征；6將步驟5得到的混合特征通過語義分割網絡實現最終的柵格地圖下的障礙物檢測。本發明不僅很好地保留了幾何和語義的信息，同時大大減少了障礙物檢測時間。

本發明授權一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于柵格坐標系下多特征融合的高效障礙物檢測方法，其特征在于，包括： 1從時序激光雷達點云數據與相機數據中獲取同幀數據； 2將激光雷達點云數據通過手工制作特征得到柵格坐標系下的激光雷達柵格特征GLiDAR； 3將同一時刻的多視角相機數據進行特征提取得到二維圖像特征I； 4通過注意力投射模塊，利用激光雷達柵格特征GLiDAR將二維圖像特征I投影到三維空間，轉換成相機柵格特征GCamera；具體過程如下： 首先需要對相機柵格特征進行初始化，以表示第一階段的初始化相機柵格特征；注意力投射模塊在每次迭代中將上一階段的相機柵格特征GCamera和激光雷達柵格特征GLiDAR按通道方向進行拼接得到查詢特征Q，生成公式如下： Q＝fGLiDAR,GCamera 其中， 查詢特征Q作為注意力投射模塊中查詢特征輸入，而二維圖像特征I則作為值特征；通過可變形交叉注意力與二維圖像特征I對相機柵格特征GCamera進行更新，公式如下： GCamera＝DeCrossAttnQ,I 其中，DeCrossAttn·是可變形交叉注意力； 5將步驟2和4得到的激光雷達柵格特征GLiDAR和相機柵格特征進行融合得到混合特征； 6將步驟5得到的混合特征通過語義分割網絡實現最終的柵格地圖下的障礙物檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。