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龙图腾网获悉佛山仙湖实验室申请的专利基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法及系统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：CN116740675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310639632.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法及系统是由尹智帅;秦国钰;颜伏伍设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法、系统及设备，其中所述方法包括：获取车辆前方落在感兴趣区域内的单帧点云和单帧图像数据；从单帧图像数据中提取全局图像特征，再利用全局图像特征对单帧点云进行特征增强，得到第一单帧点云；利用图神经网络对第一单帧点云进行上下文特征提取，得到对应的深层特征图像；在深层特征图像中识别并获取所有目标车辆信息，再根据所有目标车辆信息在单帧点云和单帧图像数据中作出标记并进行可视化。本发明通过结合全局图像特征和注意力融合机制来执行点云的特征增强操作，可以解决点云数据可能存在的噪声干扰问题，通过采用图神经网络来充分挖掘点云特征，可以提高车辆检测精度。

本发明授权基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和多传感器融合的车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆前方落在感兴趣区域内的单帧点云和单帧图像数据； 从所述单帧图像数据中提取全局图像特征，再利用所述全局图像特征对所述单帧点云进行特征增强，得到第一单帧点云； 利用图神经网络对所述第一单帧点云进行上下文特征提取，得到对应的深层特征图像； 在所述深层特征图像中识别并获取所有目标车辆信息，再根据所述所有目标车辆信息在所述单帧点云和所述单帧图像数据中作出标记并进行可视化； 其中，所述利用所述全局图像特征对所述单帧点云进行特征增强，得到第一单帧点云包括： 将所述单帧点云中的每个点云数据转换到像素坐标系； 根据所述全局图像特征，对转换后的每个点云数据赋予对应的图像特征，再结合注意力融合机制对转换后的每个点云数据进行特征增强，进而得到第一单帧点云； 其中，所述根据所述全局图像特征，对转换后的每个点云数据赋予对应的图像特征包括： 针对任意一个转换后的点云数据，判断所述全局图像特征中是否包含与所述转换后的点云数据的位置相对应的图像特征； 若是，对所述转换后的点云数据赋予所述图像特征； 若否，从转换后的单帧点云中选取与所述转换后的点云数据邻近的四个转换后的点云数据，并从所述全局图像特征中获取与所述四个转换后的点云数据的位置相对应的四个图像特征，再利用双线性插值算法对所述四个图像特征进行插值运算，最后对所述转换后的点云数据赋予插值运算得到的图像特征； 其中，所述利用图神经网络对所述第一单帧点云进行上下文特征提取，得到对应的深层特征图像包括： 将所述感兴趣区域划分成若干个体素，并且所述单帧点云分布在所述若干个体素内； 利用所述单帧点云和所述第一单帧点云，计算所述若干个体素对应的若干个体素特征，再利用K最近邻算法构建所述若干个体素对应的若干个子图； 利用图神经网络对所述若干个子图进行特征提取，再将特征提取结果转换为二维特征图像； 对所述二维特征图像进行卷积运算，得到深层特征图像。

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佛山仙湖实验室，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海区丹灶镇仙湖度假区阳光路3号仙湖湾商业广场C座内C1号办公室；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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