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龙图腾网获悉联通(上海)产业互联网有限公司申请的专利一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算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：CN116977623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310387027.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算法是由姚健;胡超;张正卿;邬伟杰;朱力强;黄家耀;赖盛鑫设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算法在说明书摘要公布了：本发明涉及3D目标检测技术领域，尤其为一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算法，包括以下步骤：步骤S1，数据构建；步骤S2，数据预处理；步骤S3，时间注意力模块；步骤S4，可形变交叉注意力模块和步骤S5，任务Head解码，本发明通过初始化维度为200*200的可学习参数BEV_Query，融合历史帧与当前帧的信息，其次输入的六张图像特征提取上，采用Resnet101的网络架构并进行特征融合，再将可形变交叉注意力扩展到3D感知，将BEV平面上的每个BEV_Query都升维，在高度这一维上设定4个高度，再将每个参考点的映射到图像坐标系，利用时间注意力的BEV_Query对主干网络得到的特征进行查询，生成BEV空间下BEV特征，再经过解码得到最终的高精度3D目标检测结果。

本发明授权一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间注意力与可形变的交叉注意力相结合的3D目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，数据构建：3D物体检测的开源数据集主要是NuscenesDataset、SUN-RGBDDataset和KITTIDataset，如需在自己的数据集上进行训练，需要将数据格式准备为与上述两个数据集一致，首先对数据进行转换，获取六个摄像机视角的关键帧信息、真实标签信息、标注信息，数据预处理完成后，进行特征提取； 步骤S2，数据预处理：六个摄像机视角分别为左前方、正前方、右前方、左后方、正后方、右后方，六个RGB图像作为一组输入数据，利用Resnet101网络进行特征提取，再对提取的特征进行多尺度融合，得到图像的编码特征； 步骤S3，时间注意力模块：初始化维度为200*200的BEV_Query，用来查询时间注意力和可形变交叉注意力的BEV特征，在时间注意力中，BEV_Query都与当前帧BEV特征和上一帧BEV特征相交互，第一帧则为当前帧的自注意力，得到的时间注意力特征作为可形变交叉注意力的输入； 步骤S4，可形变交叉注意力模块：可形变交叉注意力的特征是根据Resnet101以及多尺度融合模块FPN得到的，鉴于可形变交叉注意力的设计主要是用于2D感知，因此在处理3D感知时需要相应调整，将BEV平面上的每个BEV_Query都升维，在高度这一维上设定4个高度，再将每个参考点的映射到图像坐标系，并不是落在所有的六张图像上，只会落在其中某些图像上，再对这些参考点附近的位置进行采样，将采样后的参考点送入可形变交叉注意力模块生成融合时间注意力和交叉注意力的BEV特征，最后将上述时间注意力模块和可形变交叉注意力模块堆叠在一起并重复8次，生成最终的BEV特征； 步骤S5，任务Head解码：根据上述得到的BEV特征，首先生成900*256的可学习的查询Query与900*256的可学习的位置编码Query_position去查询BEV特征，将Query和Query_position传入时间注意力模块，更新Query，其次将BEV特征作为value，利用得到的Query查询特征后，经过回归和分类分支FFN网络对提取的特征计算检测结果，预测结果包含10个输出，分别是预测框中心位置的x方向偏移，预测框中心位置的y方向偏移，预测框的宽，预测框的长，预测框中心位置的z方向偏移，预测框的高，旋转角的正弦值，旋转角的余弦值，x方向速度，y方向速度，至此得到3D检测结果。

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