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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向高效车车协同的目标检测方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：CN119888178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411965765.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向高效车车协同的目标检测方法是由武妍;张正彬设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高效车车协同的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向高效车车协同的目标检测方法，包括以下步骤：采集自身车辆与联网车辆所处场景下的点云数据；基于所述点云数据，进行点柱融合与特征提取，得到点云数据的伪图像；基于所述点云数据的伪图像，进行多尺度特征提取和降维处理，得到轻量化的感知特征；基于所述感知特征，通过特征标签的深度监督生成特征置信图，其中所述特征置信图随着交流轮次的变换而更新；基于所述特征置信图，选取协同共享特征，并结合所述感知特征进行车辆间的特征融合，得到融合后的感知特征；采用预先训练好的目标检测模型对所述融合后的感知特征进行目标检测，得到目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有提高感知任务的效率等优点。

本发明授权一种面向高效车车协同的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高效车车协同的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集自身车辆与联网车辆所处场景下的点云数据； 基于所述点云数据，进行点柱融合与特征提取，得到点云数据的伪图像； 基于所述点云数据的伪图像，进行多尺度特征提取和降维处理，得到轻量化的感知特征； 基于所述感知特征，通过特征标签的深度监督生成特征置信图，其中所述特征置信图随着交流轮次的变换而更新； 基于所述特征置信图，选取协同共享特征，并结合所述感知特征进行车辆间的特征融合，得到融合后的感知特征； 采用预先训练好的目标检测模型对所述融合后的感知特征进行目标检测，得到目标检测结果； 所述得到融合后的感知特征的步骤包括： 从所述特征标签中获取多个3D边界框角点坐标[xcorner_i,ycorner_i,zcorner_i]，其中i表示角点数量； 将多个角点坐标，转换到伪图像像素坐标，得到交流图； 基于所述特征置信图和交流图表征，选取协同共享特征，并结合所述感知特征，进行车辆间的特征融合，得到融合后的感知特征； 所述得到交流图的步骤包括： 将以所述自身车辆为中心的坐标系作为参考，获取多个角点坐标x-y平面上的最大值与最小值，得到坐标[xmin,ymin,xmax,ymax]； 将坐标[xmin,ymin,xmax,ymax]基于所述伪图像的像素坐标进行转换，得到在伪图像上对应位置的坐标，其中转换表达式为： 式中，[xmin_pi,ymin_pi,xmax_pi,ymax_pi]为在伪图像上对应位置的坐标，rx，xy分别表示激光雷达在x，y方向上检测的范围，H、W分别表示伪图像的长、宽； 给定值为零且大小与所述伪图像一致的张量T，根据坐标[xmin_pi,ymin_pi,xmax_pi,ymax_pi]将张量T中坐标范围在xmax_pi-xmin_pi与ymax_pi-ymin_pi内的值置为1，得到交流图，其中所述坐标范围值置为1的过程表示为： 式中，为下标HW表示坐标索引； 所述得到融合后的感知特征的步骤包括： 基于每个联网车辆的特征置信图、交流图和感知特征，选取协同共享特征，其中所述协同共享特征的选取表达式为： 式中，表示在第k轮交流中第j辆车向第i辆车发送的协同共享特征，为第i辆车在第K轮交流的感知特征，为第i辆车在第K轮交流的交流图； 采用多头注意力将所述共享特征与自身车辆的感知特征进行特征融合，得到融合后的感知特征，表示为： 式中，表示第k轮交流中融合后的感知特征，MHSA为多头自注意力运算，为第i辆车在第k轮交流中产生的特征置信图。

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