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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法、系统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：CN116844129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310909012.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法、系统及装置是由王坤峰;张书琴;王亚东设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法、系统及装置，旨在解决不同模态数据存在时空不同步偏差，阻碍多模态特征融合的问题。本发明方法包括：采用卷积神经网络获取待处理图像的多尺度特征图组；采用PointNet++方法获取特征提取后的点特征集合；不同大小的点集对所述多尺度特征图组进行相邻区域搜索并融合；通过在特征融合模块增加通道级的信息交互层来引入全局信息；特征通过检测头生成三维边界框和分类评分，进行待处理点云的目标检测。本发明方法采用搜索对齐的方法，可以补偿不同模态数据存在时空不同步问题对多模态特征融合带来的不良影响，并准确获得检测结果。

本发明授权多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征对齐融合的路侧目标检测方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S10，获取待进行三维目标检测图像及其对应的点云数据；提取输入图像的多尺度特征图；提取所述点云数据的多个点特征集合； 步骤S20，分别将多个点特征集合中的点特征映射在所述多尺度特征图上，得到对应的坐标；根据所述坐标获取区域值，在所述多尺度特征图上获取多个增加了所述区域值后的区域内的图像特征，作为第一融合图像特征； 步骤S30，将所述多尺度特征图的图像特征、各第一融合图像特征分别与预构建的注意力权重矩阵融合，并将融合后的多尺度特征图的图像特征分别与融合后的各第一融合图像特征进行拼接，得到第二融合图像特征，将所述第二融合图像特征与对应的所述点特征集合进行拼接，得到增强的点云特征； 所述增强的点云特征，其获取方法为： 步骤S31，将所述点特征集合中的点云特征Fp、图像特征Fi和第一融合图像特征F′i，通过多个可学习权重矩阵进行加权处理，得到注意力权重矩阵Wattention、W′attention： Wattention＝sigmoidW4tanhW2Fp+W3Fi； W′attention＝sigmoidW4tanhW2Fp+W3F′i； 其中，W2、W3和W4为可学习权重矩阵； 步骤S32，根据所述Wattention、所述W′attention、所述Fi、所述F′i得到增强的点云特征F′p； F′p＝CCWattentionFi∪W′attentionF′i,Fp； 其中，C代表特征拼接操作，∪代表取并集操作； 步骤S40，对各多尺度特征图的图像特征进行反卷积处理，并将反卷积处理后的图像特征进行拼接，得到拼接图像特征，将所述拼接图像与所述增强的点云特征融合，得到多模态特征融合点云；将所述多模态特征融合点云通过检测头生成三维边界框和分类评分，作为三维目标检测结果进行输出；所述检测头基于卷积层构建。

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