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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种空地协同三维占用预测方法、系统、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：CN121353361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511924569.1，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种空地协同三维占用预测方法、系统、设备及介质是由任毅龙;镡昊;李睿楷;姜涵;崔志勇;徐亮;于海洋设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空地协同三维占用预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提出一种空地协同三维占用预测方法、系统、设备及介质，涉及空地协同感知领域，该方法包括：对车端多视角图像进行特征提取和深度估计得到车端图像特征和车端图像深度，对无人机端多视角图像进行特征提取和深度估计得到无人机端图像特征和无人机端图像深度；通过交叉注意力机制对车端图像特征和无人机端图像特征进行特征关联得到关联特征，通过关联特征对车端图像深度和无人机端图像深度进行修正，得到车端修正深度和无人机端修正深度；根据车端修正深度和无人机端修正深度将车端图像特征和无人机端图像特征进行特征融合得到三维特征，对三维特征进行解码得到三维占用预测结果。本发明可以提高占地预测模型的感知速度。

本发明授权一种空地协同三维占用预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种空地协同三维占用预测方法，其特征在于，包括： 对车端采集的车端多视角图像进行特征提取和深度估计，得到车端图像特征和车端图像深度，对无人机端采集的无人机端多视角图像进行特征提取和深度估计得到无人机端图像特征和无人机端图像深度； 通过交叉注意力机制对所述车端图像特征和所述无人机端图像特征进行特征关联得到关联特征，通过所述关联特征对所述车端图像深度和所述无人机端图像深度进行修正，得到车端修正深度和无人机端修正深度； 根据所述车端修正深度和所述无人机端修正深度，将所述车端图像特征和所述无人机端图像特征进行特征融合得到三维特征； 对所述三维特征进行解码得到三维占用预测结果； 所述通过交叉注意力机制对所述车端图像特征和所述无人机端图像特征进行特征关联得到关联特征的步骤，包括： 根据离线标定的相机外参和内参，将所述无人机端多视角图像的坐标投影到车端极线得到投影点坐标，根据所述投影的坐标构造极线掩码； 以所述无人机端图像特征作为查询条件，以所述车端图像特征作为键和值，根据所述查询条件、所述键、所述值和所述极线掩码计算缩放点积注意力； 将所述缩放点积注意力进行上采样，并与所述车端图像深度和所述无人机端图像深度拼接得到所述关联特征； 所述通过所述关联特征对所述车端图像深度和所述无人机端图像深度进行修正的步骤，包括： 将所述关联特征输入到修正网络，获取所述修正网络输出的极线掩码； 通过所述极线掩码对车端图像深度和所述无人机端图像深度进行修正。

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北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；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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