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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司申请的专利一种基于时空注意力机制的激光雷达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：CN116626701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310355420.0，技术领域涉及：G01S17/88；该发明授权一种基于时空注意力机制的激光雷达目标检测方法是由余杰;余昊;朱亚坤;刘义军;胡天人设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力机制的激光雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力机制的激光雷达目标检测方法，包括模型训练阶段和目标检测阶段。在模型训练阶段中，通过多次循环进行模型权重更新，得到最终模型权重，其中包含注意力权重矩阵，从而提高了目标检测的准确性；在目标检测阶段中，利用注意力权重矩阵对重点目标区域进行特征提取，根据特征提取结果对当前帧激光雷达点云采样，从而实现目标检测。本发明基于注意力机制，考虑到检测目标在空间中的变化情况，提高了采样的速度和精度。

本发明授权一种基于时空注意力机制的激光雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的激光雷达目标检测方法，其特征在于：该方法搭建了目标检测模型，包括模型训练阶段和目标检测阶段； 模型训练阶段中利用经过目标标注的数据集进行训练，对数据集逐帧执行以下步骤，S101、若当前帧为首帧激光雷达点云，则以一定采样规则对首帧激光雷达点云进行采样，得到采样初始种子集合Pseed；若当前帧为非首帧激光雷达点云，则利用S107获得的包含多个重点目标区域的注意力图FRIO，根据对重点目标区域的注意力图FRIO进行卷积的结果对当前帧激光雷达点云采样，得到采样初始种子集合Pseed； S102、对采样初始种子集合Pseed进行融合采样，得到特征点云PFS； S103、将特征点云PFS映射到BEV视图； S104、基于FPN网络搭建多尺度特征金字塔的骨干网络，将BEV视图Mbev输入到该骨干网络中，通过卷积操作提取不同尺度的特征图； S105、在各尺度的特征图下使用全连接层构建多尺度检测头；利用多尺度检测头对当前帧激光雷达点云进行目标检测，得到目标检测结果； S106、选择下一帧激光雷达点云； S107、根据激光雷达载体的运动信息v和当前帧与前一相邻帧之间的时间间隔t，利用运动变换计算旋转变换矩阵T，而后根据S105的目标检测的结果中目标位姿信息p、维度信息s，结合得到的旋转变换矩阵T，提取当前帧激光雷达点云中的重点目标区域，将多个目标对应的重点目标区域组成注意力图FRIO； S108、返回S101； 模型训练阶段中以S101～S108进行循环迭代，根据目标检测模型获得的目标检测结果和用于训练的数据集中的目标标注真值计算损失，多次循环进行模型权重更新，得到最终模型权重，最终模型权重包括注意力权重矩阵Fw； 目标检测阶段中根据模型训练阶段得到的最终模型权重对目标检测模型进行配置，目标检测模型在目标检测阶段中执行步骤如下，S201、若当前帧为首帧激光雷达点云，则以一定采样规则对首帧激光雷达点云进行采样，得到采样初始种子集合Pseed；若当前为非首帧激光雷达点云，则根据S207获得的包含多个重点目标区域的注意力图FRIO，利用模型训练阶段得到的注意力权重矩阵Fw对重点目标区域F进行特征提取，根据特征提取结果对当前帧激光雷达点云采样，得到采样初始种子集合Pseed； 随后依次执行S202～S207，S202～S207的具体操作步骤与S102～107相同； 最后执行S208、返回S201。

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