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龍圖騰網獲悉上海博德爾環境科技集團有限公司申請的專利基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411714B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510912326.X，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法是由李博;王瑞;方舒;李俊;黃宇暄設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及AI視覺目標檢測技術領域，公開了基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法。該方該通過視覺采集設備和激光雷達設備獲取視覺圖像數據和空間點云數據，經時間戳對齊和分辨率統一后，分別提取包含邊緣輪廓的視覺特征數據和位置分布的空間特征數據。接著將兩類特征輸入特征融合模型，依據特征關聯度、紋理復雜度和位置離散度分配權重，再經特征對齊和注意力機制處理得到融合特征。隨后通過目標檢測模型進行區域提議、類別分類和位置回歸，經下采樣、候選區域生成和非極大值抑制后，結合歷史軌跡信息調整置信度，最終將高置信度結果轉換至原始圖像空間并輸出。該方法有效融合多模態特征，提升復雜場景下目標檢測的精度與可靠性。

本發明授權基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態特征融合的AI視覺目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟A1，獲取多模態數據，所述多模態數據包括視覺圖像數據和空間點云數據，對所述多模態數據進行格式統一處理，得到標準格式數據； 步驟A2，對所述標準格式數據分別進行特征提取，得到視覺特征數據和空間特征數據，所述視覺特征數據為圖像紋理特征，所述空間特征數據為點云位置特征； 步驟A3，將所述視覺特征數據和空間特征數據輸入特征融合模型，所述特征融合模型根據特征關聯度對所述視覺特征數據和空間特征數據進行權重分配，得到融合特征數據； 步驟A4，將所述融合特征數據輸入目標檢測模型，所述目標檢測模型對所述融合特征數據進行區域劃分和類別匹配，得到目標檢測結果； 步驟A5，對所述目標檢測結果進行置信度篩選，將置信度高于預設閾值的目標檢測結果進行坐標轉換，輸出最終檢測信息； 所述步驟A2包括如下子步驟： 步驟A21，對所述標準格式數據中的視覺圖像數據進行卷積操作，所述卷積操作包括3×3卷積核的逐層掃描，提取得到包含邊緣輪廓的視覺特征數據； 步驟A22，對所述標準格式數據中的空間點云數據進行體素化處理，所述體素化處理包括將點云數據劃分為三維網格，提取得到包含位置分布的空間特征數據； 所述特征融合模型的處理邏輯包括： 調用特征關聯數據庫，輸入目標對象類型，得到與所述目標對象類型對應的視覺特征關聯系數和空間特征關聯系數； 獲取當前視覺特征數據的紋理復雜度和空間特征數據的位置離散度，根據所述紋理復雜度和位置離散度調整所述視覺特征關聯系數和空間特征關聯系數； 將調整后的視覺特征關聯系數與視覺特征數據相乘，得到加權視覺特征； 將調整后的空間特征關聯系數與空間特征數據相乘，得到加權空間特征； 將所述加權視覺特征和加權空間特征進行逐元素相加，得到融合特征數據。

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