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龙图腾网获悉西安应用光学研究所申请的专利基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法、系统、设备、介质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：CN119832540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411911282.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法、系统、设备、介质是由王虎;梁晓东;李润青;刘锟龙;牛帅旭;王子豪;马优恒;王晋翔;杨永安;柳秋兴;王佳;陈延东;杨盼;杜洪雷;张文强;吴青青;杨修林;黄京津;符永清;李环宇;侯挺;刘大炜;刘亦辰设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法、系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法，通过将目标的初始图像数据进行单目深度估计和语义分割，得到逐像素深度数据和前景像素数据；接着，将逐像素深度数据还原成伪点云，并结合前景像素对伪点云进行分类，得到伪点云分类信息；然后，获取目标的初始点云数据，与所述的伪点云数据进行融合操作，得到融合点云数据；然后，对融合点云数据进行语义细化处理、体素化分处理、特征聚合处理，得到融合体素高维特征；然后，对所述融合融合体素高维特征进行特征卷积操作，得到二维特征图；最后，对二维特征图进行滑动窗口和放置锚框操作，实现高效准确的目标检测。

本发明授权基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法、系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像深度估计和点云融合的多模态数据三维目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取目标的初始图像数据；对所述初始图像数据进行单目深度估计，得到逐像素深度数据，并对所述初始图像数据进行语义分割，得到前景像素数据； 步骤2：利用步骤1得到的所述逐像素深度数据，将初始图像中的每个像素从平面坐标转换到三维坐标，得到所有像素的伪点云数据；并依据步骤1得到的所述前景像素数据，对所述伪点云数据进行分类，得到伪点云分类信息，并将类别信息作为额外特征附加到伪点云数据中； 步骤3：获取目标的初始点云数据，对所述伪点云数据和所述初始点云数据进行信息统计，并在0-20米范围内，选取全部所述目标的初始点云数据，并以最远点采样方式选取10％数量的所述伪点云数据，在大于20米范围内，选取全部所述伪点云数据，并以最远点采样方式选取10％数量的所述目标初始点云数据，得到融合点云数据； 步骤4：对步骤3得到的所述融合点云数据进行语义细化处理：定位融合点云中携带类别信息的点云数据，以设定的距离k为半径，将类别信息分配到半径内的邻近点，之后对所述融合点云数据进行柱状体素划分处理，得到融合体素，并经过特征聚合处理，得到融合体素高维特征； 步骤5：对步骤4得到的所述融合体素高维特征进行特征卷积操作，得到二维特征图； 步骤6：对步骤5得到的所述二维特征图进行滑动窗口和放置锚框操作，得到目标检测结果。

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西安应用光学研究所，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区电子三路9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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