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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种低能见度环境下4D雷达与相机融合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：CN121834718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610293093.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种低能见度环境下4D雷达与相机融合的目标检测方法是由卢晓晖;闻龙;王德鑫;薛博;李绍松设计研发完成，并于2026-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低能见度环境下4D雷达与相机融合的目标检测方法在说明书摘要公布了：一种低能见度环境下4D雷达与相机融合的目标检测方法，本发明涉及自动驾驶感知领域；具体而言，在雷达支路中，4D雷达数据通过雷达特征提取得到雷达特征并经雷达BEV编码生成雷达BEV特征，先验掩码模块基于图像BEV特征生成候选区域先验并引导稀疏点补偿对雷达BEV低密度区域补偿得到雷达BEV增强特征；在图像支路中，图像通过残差网络与双向特征金字塔网络得到多尺度金字塔图像特征，同时，4D雷达数据投影到图像平面生成雷达稀疏深度图，二者共同输入视图变换得到图像BEV特征；最后，动态门控多模态融合两种BEV特征得到融合BEV特征，目标检测头输出目标检测类别与三维边界框。

本发明授权一种低能见度环境下4D雷达与相机融合的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种低能见度环境下4D雷达与相机融合的目标检测方法，用以提升车辆在低能见度天气交通场景下的目标检测精度，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取场景的4D雷达数据与图像； S2：对所述4D雷达数据分别进行雷达特征提取和投影到图像平面生成雷达稀疏深度图，并对雷达特征进行雷达BEV编码得到雷达BEV特征； S3：对所述图像通过残差网络提取多尺度图像特征图；将所述多尺度图像特征图输入双向特征金字塔网络进行特征金字塔融合得到多尺度金字塔图像特征；将所述多尺度金字塔图像特征和投影到图像平面生成雷达稀疏深度图经过视图变换得到图像BEV特征； S4：基于图像BEV特征通过先验掩码模块生成先验掩码，并在先验掩码引导下对所述雷达BEV特征进行稀疏点补偿得到雷达BEV增强特征； S5：将所述雷达BEV增强特征与所述图像BEV特征进行动态门控多模态融合得到融合BEV特征； S6：所述融合BEV特征通过目标检测头输出目标检测类别和三维边界框，得到目标检测结果。

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