南京航空航天大学王源隆获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于车路协同的3D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：CN115641556B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211344029.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于车路协同的3D目标检测方法是由王源隆;江恒涛;陈观迎;赵万忠;王春燕;周冠设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于车路协同的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车路协同的3D目标检测方法，获取车端图像数据、路端图像数据后，将其统一到同一时间坐标系和同一空间坐标系中，然后分别输入预训练好的特征提取网络，得到车端图像数据的特征图F1、车端图像数据的特征图F2；接着将特征图F1、F2中的图像特征投影到同一个3D体素体积中，对投影后的3D体素体积进行3D特征获取，并将其映射为二维张量；最后将获得的二维张量输入3D目标检测网络，回归出准确的3D目标框信息及类别信息。本发明能够实现良好的三维重建，有效解决复杂交通路口的车辆互相遮挡等问题所带来的检测困难，提高自动驾驶车辆的行驶稳定性和安全性。
本发明授权一种基于车路协同的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车路协同的3D目标检测方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1，获取车载摄像头的实时前方道路的图像数据作为车端图像数据； 步骤2，获取交通路口路端摄像头拍摄的路口实时图像数据作为路端图像数据； 步骤3，将车端图像数据、路端图像数据统一到同一时间坐标系和同一空间坐标系中，获得统一后的车端图像数据和路端图像数据； 步骤4，将统一后的车端图像数据和路端图像数据分别输入预训练好的特征提取网络，得到车端图像数据的特征图F1、车端图像数据的特征图F2； 步骤5，将特征图F1、F2中的图像特征投影到同一个3D体素体积中，对于每个体素，通过元素平均来汇总特征图F1、F2中的图像特征； 步骤6，对投影后的3D体素体积进行3D特征获取，并将其映射为二维张量； 步骤7，将获得的二维张量输入3D目标检测网络，回归出准确的3D目标框信息及类别信息。
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