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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种纯视觉的4D占据预测方法、装置、设备及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：CN120823578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511319976.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种纯视觉的4D占据预测方法、装置、设备及介质是由张琦;余鑫泉;黄惠设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纯视觉的4D占据预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种纯视觉的4D占据预测方法、装置、设备及介质。所述方法通过特征提取模块提取每帧多视角图像的二维图像特征；通过三维时空建模分支基于二维图像特征确定未来多帧初始时空特征；通过二维语义时空建模分支基于二维图像特征确定多帧细化图像特征；通过时空交互模块基于多帧细化图像特征与未来三维时序特征确定分层时序特征；通过三维时空建模分支基于未来多帧时空特征确定未来多帧3D占用结果。本申请建模多视角视频帧在不同时间戳下融合3D特征的时空关联，利用所述多帧细化图像特征对初始分层时序特征以进行跨维度时空特征交互，显著增强了4D占用预测效果。

本发明授权一种纯视觉的4D占据预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种纯视觉的4D占据预测方法，其特征在于，应用4D占用预测模型，所述4D占用预测模型包括特征提取模块、三维时空建模分支、二维语义时空建模分支和时空交互模块；所述纯视觉的4D占据预测方法具体包括： 通过特征提取模块提取多视角图像序列中的每帧多视角图像对应的二维图像特征； 通过所述二维语义时空建模分支基于所述二维图像特征确定多帧细化图像特征，并基于所述多帧细化图像特征预测未来多帧多视角语义分割图； 通过所述三维时空建模分支基于所述二维图像特征确定未来三维时序特征和未来三维空间特征，并基于未来三维时序特征和未来三维空间特征确定未来多帧初始时空特征； 通过所述时空交互模块基于所述多帧细化图像特征与所述未来三维时序特征确定分层时序特征； 通过所述三维时空建模分支基于所述分层时序特征和未来多帧初始时空特征确定未来多帧时空特征，并基于所述未来多帧时空特征对未来场景占用状态预测以得到未来多帧3D占用结果； 其中，所述通过所述时空交互模块基于所述多帧细化图像特征与所述未来三维时序特征确定分层时序特征具体包括： 获取所述未来三维时序特征对应的初始分层时序特征； 基于所述多帧细化图像特征构建3D体素特征； 将所述3D体素特征融合到所述初始分层时序特征的每层时序特征，得到分层时序特征； 所述通过所述三维时空建模分支基于所述分层时序特征和未来多帧初始时空特征确定未来多帧时空特征具体包括： 将所述未来三维空间特征与所述分层时序特征中的第一层时序特征沿通道拼接以得到第一拼接时空特征，并将第一拼接时间特征与未来多帧初始时空特征进行融合以得到第一层时空特征； 将所述未来三维空间特征与所述分层时序特征中的第二层时序特征沿通道拼接以得到第二拼接时空特征，并将第二拼接时空特征与第一层时空特征进行融合以得到第二层时空特征；以此类推，直至所述分层时序特征中的最后一层，以得到未来多帧时空特征； 所述二维语义时空建模分支包括2D时空建模模块和语义预测模块，所述通过所述二维语义时空建模分支基于所述二维图像特征确定多帧细化图像特征，并基于所述多帧细化图像特征预测未来多帧多视角语义分割图具体包括： 将所述二维图像特征输入所述2D时空建模模块，通过所述2D时空建模模块对所述二维图像特征进行上采样，以得到多帧细化图像特征； 将所述多帧细化图像特征输入所述语义预测模块，通过所述语义预测模块预测未来多帧多视角语义分割图。

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