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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法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：CN118351404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410301076.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法是由朱成元;胡斌杰设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法，属于三维目标检测领域，包括对多视图图像使用专家感知层改进的图像骨干网络进行特征提取，得到多视图的图像特征；提取多视图的激光雷达点云的深度信息获得密集点云深度图；将对应视图的密集点云深度图与图像特征进行逐像素拼接，得到带有深度信息的多视图图像特征，根据深度信息生成图像伪点云，沿z轴展平得到图像的BEV特征；将激光雷达点云体素化后使用多视图骨干网络分别获取点云的BEV特征和RV特征并拼接；引入交叉注意力机制聚合融合的BEV特征和点云的RV特征，最后得到带有注意力加权的融合BEV特征，使用回归检测头得到三维目标检测结果。

本发明授权一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力的跨视图融合三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取不同位置相机采集到的多视图图像，使用专家感知模块优化的图像骨干网络进行图像特征提取获得图像的特征信息； 所述专家感知模块包括门控网络、专家选择网络和基于ALLtoALL算法的集合通信网络，门控网络包括全连接层，所述专家网络是FFN前馈神经网络；图像通过图像骨干网络进行特征提取和初步处理后输入到专家感知模块，首先通过门控网络对输入各个特征进行打分，根据输入的特征的类型和复杂度生成对应的权重值，获得不同的权重值即分数值，使用softmax函数对权重值进行归一化处理，然后在第一次ALLtoALL中确定每个输入的GPU并建立各个GPU之间的通信实现并行处理，并对输入特征进行分块，在第一次ALLtoALL之后，专家选择网络根据权重值选择专家网络对每个特征块进行特征处理，每一个GPU都拥有自己的专家网络进行特征处理，特征处理后进行第二次ALLtoALL，将每个专家网络的输出进行汇总，根据特征关联性进行处理后的特征块拼合得到处理后的图像特征； S2、获取激光雷达点云信息，使用密集点云深度信息补全模块，通过点云生成包含特征深度信息的密集深度图，将深度图的特征深度信息与图像的特征信息逐像素拼接进行深度补全，生成带有准确深度信息的图像特征； S3、根据深度信息生成图像伪点云，并将伪点云进行BEV视图变换，生成带有深度信息的图像BEV特征； S4、使用多视图点云骨干网络对激光雷达点云进行提取，分别获取激光雷达点云的BEV特征和RV特征； S5、将点云的BEV特征同图像的BEV特征进行拼接； S6、使用跨视图的交叉注意力网络将总的BEV特征和点云的RV特征进行融合； S7、使用回归检测头对总的融合特征进行处理和变换，得到最终的检测结果；最终的三维目标检测结果包括目标边界框的类别以及位置参数。

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