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龙图腾网获悉江西五十铃汽车有限公司申请的专利一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法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：CN118968043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411456549.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法及装置是由于勤;王晓亮;袁甘林;樊华春;徐炜;钱慧君;宋文;贺小明;彭宏锐;闵鹏设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取待检测的目标检测图像；将目标检测图像输入至由包含3D门控注意力模块的神经网络训练得到的目标检测模型当中，以得到目标检测图像中的目标检测信息；其中，3D门控注意力模块包括3D注意力模块和空间通道重构注意力模块，3D注意力模块用于突出接收到的特征图的重要特征，空间通道重构注意力模块用于将接收到的特征图生成得到信息量更多的特征图，3D门控注意力模块用于将经3D注意力模块和空间通道重构注意力模块分别处理后的特征图并行结合。本发明解决了现有技术中在识别单目3D目标时准确性低的问题。

本发明授权一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制的单目3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的目标检测图像； 将所述目标检测图像输入至由包含3D门控注意力模块的神经网络训练得到的目标检测模型当中，以得到所述目标检测图像中的目标检测信息； 其中，所述3D门控注意力模块包括3D注意力模块和空间通道重构注意力模块，所述3D注意力模块用于突出接收到的特征图的重要特征，所述空间通道重构注意力模块用于将接收到的特征图生成得到信息量更多的特征图，所述3D门控注意力模块用于将经所述3D注意力模块和空间通道重构注意力模块分别处理后的特征图并行结合； 其中，所述3D门控注意力模块用于将经所述3D注意力模块和空间通道重构注意力模块分别处理后的特征图并行结合的步骤包括： 将经所述3D注意力模块和空间通道重构注意力模块分别处理后的特征图与自适应调节模型表征能力的平衡门融合在一起； 其中，XZ=λtX3D+1-λtX空，其中，表示最终的精炼输出，，其中，λ为可学习的训练参数，利用sigmoid函数将λ投影到[0,1]范围内，X3D和X空分别为经3D注意力模块和空间通道重构注意力模块处理后的特征图； 所述3D注意力模块包括通道注意力模块和空域注意力模块； 所述空域注意力模块对接收到的特征图的处理公式为： ； 其中，是归一化因子，i是计算其响应的输出位置的索引，j是枚举所有可能位置的索引，成对函数f采用点积相似度进行表示，PnXi表示位置i处的特征，表示位置j处的特征，、和g表示1×1的卷积操作； 所述空间通道重构注意力模块包括空间重建单元模块和通道重建单元模块，所述空间重建单元对接收到的特征图的处理公式为： ； ； 其中，W1和W2分别表示对不同特征的加权矩阵，Swish为激活函数，是归一化相关权重表示不同特征映射的重要性，X表示输入的特征图，和分别为信息量较大的特征和信息量较小的特征，是元素乘法，是元素加法，是求并集，为通过空间重建单元模块得到的空间细化特征图； 所述通道重建单元模块用于将输入的空间细化特征使用1×1卷积核进行压缩，分别得到特征和特征； 将特征作为特征的输入，分别进行GWC操作和PWC操作，然后相加得到输出，将特征作为特征的补充，进行PWC操作，得到的结果和特征取并集得到； 使用全局平均池化技术，将全局空间信息和通道信息结合起来，得到经过池化的特征和特征； 对特征和特征做SoftMax得到特征权重向量和，根据特征权重向量和得到输出特征Y； 其中，

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