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龙图腾网获悉北京理工大学;北理慧动(北京)教育科技有限公司申请的专利一种跨模态多任务环境感知方法及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：CN117237895B 。

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：202311203963.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种跨模态多任务环境感知方法及系统是由龚建伟;贾鹏;齐建永;王博洋;王羽纯;张宇波;白锐;乐亮;王泽麟设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态多任务环境感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨模态多任务环境感知方法及系统，涉及车辆自动驾驶领域，该方法根据雷达点云信息生成密集深度图；将密集深度图与图像特征图融合；根据融合特征预测图像中每个像素的上下文向量和离散深度概率，并沿相机射线投影到3D空间，生成图像特征点云；将图像特征点云转换到BEV空间，生成相机BEV特征；使用与雷达点相关联的局部图像特征来装饰雷达点；利用雷达特征提取网络提取融合后的雷达点云的特征信息，生成雷达BEV特征；利用注意力机制将相机BEV特征和雷达BEV特征融合，生成强BEV特征；在强BEV特征上添加多任务头，构建高效、鲁棒的环境感知系统，实现对车辆周围动、静态信息的感知。

本发明授权一种跨模态多任务环境感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨模态多任务环境感知方法，其特征在于，包括： 获取观测信息；所述观测信息包括：利用车载多视相机获取的图像信息以及利用激光雷达获取的雷达点云信息； 利用第一特征提取网络提取图像的多尺度特征，并构建特征金字塔网络； 将雷达点云信息投影到图像平面得到稀疏深度图，并使用OpenCV形态学操作对稀疏深度图进行深度补全得到密集深度图； 利用全卷积网络将密集深度图与特征金字塔网络中最深层的特征图融合，实现多模态信息数据级融合，根据融合特征预测图像中每个像素的上下文向量和离散深度概率，并沿相机射线投影到3D空间，生成图像特征点云； 利用鸟瞰图池化操作将图像特征点云转换到BEV空间，生成相机BEV特征； 将雷达点投影到图像平面以捕获对应的关联像素，以关联像素为中心构建关联区域，并利用最大池化操作提取关联区域的关联向量； 将雷达点与对应的关联向量进行串联，实现多模态信息数据级融合，并利用第二特征提取网络提取融合后的雷达点云的特征信息，生成雷达BEV特征； 利用注意力机制在共享BEV空间中将相机BEV特征和雷达BEV特征融合，实现多模态信息BEV级融合，生成强BEV特征； 在强BEV特征上联合执行3D检测和局部高精度地图生成，构建环境感知系统。

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