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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于信息熵的全天时多模态融合方法及装置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：CN116977959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310774089.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于信息熵的全天时多模态融合方法及装置是由张新钰;高鑫;李骏;尹相臣;吴新刚设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息熵的全天时多模态融合方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于信息熵的全天时多模态融合方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：获取同一目标场景的RGB图像和三维点云数据；对三维点云数据进行空间变换，得到与RGB图像大小相同的深度投影图；分别对RGB图像和深度投影图进行处理，得到第一特征图和第二特征图；计算RGB图像的熵图，利用自注意力机制对熵图、第一特征图和第二特征图进行处理，得到融合后的特征图。本申请对RGB图像的熵进行优化，使它能更准确地反映图像中的光照分布；通过熵和自注意力实现了多模态融合，提高了场景的鲁棒，适合全天时的多模态融合。

本发明授权一种基于信息熵的全天时多模态融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵的全天时多模态融合方法，其特征在于，包括： 获取同一目标场景的RGB图像和三维点云数据； 对三维点云数据进行空间变换，得到与RGB图像大小相同的深度投影图； 分别对RGB图像和深度投影图进行处理，得到第一特征图和第二特征图； 计算RGB图像的熵图，利用自注意力机制对熵图、第一特征图和第二特征图进行处理，得到融合后的特征图； 利用自注意力机制对熵图、第一特征图和第二特征图进行处理，得到融合后的特征图；包括： 将熵图设为自注意力机制的三元组中的key；将第一特征图设为自注意力机制的三元组中的value，将第二特征图设为自注意力机制的三元组中的query； 将query、key和value分别转换为维向量，；为第一特征图的高，的宽； 通过向量query和向量key计算注意力图的像素的值： 其中，为向量query的第n个元素;为向量key的第m个元素;，； 将注意力图进行softmax运算后，得到归一化的注意力图； 将归一化的注意力图与向量value作点乘得到维向量G，对维向量G进行重塑，得到特征图，特征图的高和宽为和； 计算融合后的特征图： 其中，为第一特征图，为第二特征图。

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