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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司申请的专利基于时空上下文的多车协同融合感知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：CN120612562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511122181.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于时空上下文的多车协同融合感知方法是由王洪波;朱弘百成;张新;殷昱煜;吴宝福;赵子龙;宫新一;王佺设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空上下文的多车协同融合感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空上下文的多车协同融合感知方法，该方法首先获取大规模开放协同感知数据集。其次将数据集中的元数据输入到元数据共享和特征提取模块，得到每辆车的特征表示。然后将自车特征表示和每辆协作车辆特征表示分别输入到对应的邻域时空模块，输出两个隐藏状态，隐藏状态经过位置嵌入输入空间解码和通信模块，输出自车特征、协作车辆特征、协作车辆在共有空间的特征以及自车在共有空间的特征。最后通过空间自适应融合机制对得到的特征进行对齐与融合，输出融合特征，融合特征输入回归头和分类头，输出边界框预测信息和分类预测信息。本发明使得自动驾驶车辆在复杂场景下实现更可靠、更及时的环境感知。

本发明授权基于时空上下文的多车协同融合感知方法在权利要求书中公布了：1.基于时空上下文的多车协同融合感知方法，其特征在于，包含以下步骤： S1.获取大规模开放协同感知仿真数据集和真实数据集，进行混合； S2.将混合后数据集中的元数据输入到元数据共享和特征提取模块中，得到每辆车的特征表示； S3.将自车特征表示和每辆协作车辆特征表示分别输入到对应的邻域时空LSTM模块，输出经过时空信息细化后的两个隐藏状态，具体实现过程如下： S31.输入上一时刻隐藏状态和当前时刻特征，在通道维度上拼接，然后进行归一化； S32.将归一化结果输入到邻域注意力模块中，只在每个位置的局部窗口内计算注意力，提取局部时空上下文特征，得到邻域注意力； S33.对邻域注意力逐元素应用Sigmoid激活函数，得到门控权重； S34.将门控权重与上一时刻的细胞状态逐元素相乘；将邻域注意力通过tanh激活函数，再与逐元素相乘；最后将这两部分逐元素相乘的结果相加，得到更新后的细胞状态； S35.输入细胞状态，先对其进行tanh激活，然后将该激活结果与门控权重逐元素相乘，得到时空信息细化后的隐藏状态，作为时空特征； S4.将隐藏状态经过位置嵌入后，输入空间解码和通信模块，输出自车特征、协作车辆特征、协作车辆在共有空间的特征以及自车在共有空间的特征； S5.通过空间自适应融合机制对S4得到的特征进行对齐与融合，输出融合特征； S6.推理过程中，将融合特征输入回归头和分类头，输出边界框预测信息和分类预测信息，训练过程中，采用平滑L1损失进行回归，焦点损失进行分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学;杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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