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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于车路协同的智能网联汽车多模态融合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：CN116912786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310937897.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于车路协同的智能网联汽车多模态融合检测方法是由朱浩;张嘉旗;杨昌军;叶元林;崔娜设计研发完成，并于2023-07-27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智能网联汽车多模态融合检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于V2X通信和多传感器融合的车路协同检测方法，属于智能车目标检测领域，获取车辆视角道路图像、点云数据、交通路口BEV道路图像，获取车辆视角图像中的目标检测结果；获取激光雷达点云中车辆、行人目标检测结果，并将其投影至车辆采集图像平面上；通过V2X通信技术获取交通路口BEV图像中车辆、行人目标检测结果；利用基于透视变换的权重转换方法对交通路口BEV图像进行视角转换，得到转换后的目标信息；根据转换后的目标对车辆视角下车辆、行人目标进行矫正；通过构建卷积神经网络对校正后的车辆视角目标与投影点云目标进行跨模态融合，得到精确的道路目标检测结果。

本发明授权一种基于车路协同的智能网联汽车多模态融合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车路协同的智能网联汽车多模态融合检测方法，其特征在于：在智能网联汽车驶向具备流量监控摄像头的复杂交通道路口一定距离范围时，智能网联汽车结合自身行驶需求对自身范围内物体进行检测，具体包括以下步骤：S1：获取行车道路图像和点云数据，利用深度学习目标检测方法获取图像中的车辆、非机动车辆、行人检测结果；对点云数据进行预处理，并根据待检测目标特征对点云中的目标进行特征提取；S2：根据对车辆采集图像检测结果及点云中提取的目标特征，通过L2注意力体素网络得到道路目标精确点云数据，实现对交通路口的目标三维检测，对点云中车辆、行人进行分类，获取精确的点云物体检测结果；所述步骤S2具体包括以下步骤：S21：根据图像检测结果，以智能网联汽车位置为圆点，捕获该智能网联汽车前半区域内的点云数据和图像，然后根据图像和点云的对应关系，将该区域点云中的点通过以下变换公式投影到图像上： 其中，Ax+By+Cz+D＝0表示三维坐标空间，n＝[x,y,z]和n0＝[x0,y0,z0]分别表示点云坐标和三维坐标系中任一点坐标，N＝[A,B,C]是图像坐标系下平面法向量；可被投影在图像上的点为存在交通目标的潜在点，将这些点聚集成一个粗略的含有交通目标的区域；S22：对体素网络添加L2注意力，在每个输出层之前添加一个注意力层，对每个目标点云进行计算L2范数归一化，并将其作为L2注意力权重；将归一化后的点云目标向量与权重矩阵相乘得到加权后的向量，将加权后的向量与目标标注点云对齐并评价得到一个分数，然后将分数应用到softmax函数得到一个概率分布与原始点云向量相乘并求和得到最终点云目标；S23：基于步骤S21中得到的粗略的交通目标检测结果点云区域，将其均匀的划分为多个3D格子，即体素，将其输入至L2注意力体素网络进行特征处理、卷积、上采样、下采样，并去除误检测结果，在L2归一化注意力约束下得到精确的基于点云的交通目标检测结果；S3：通过V2X通信技术获取交通路口流量监控摄像头的实时视频数据，对视频数据进行抽帧构造成图片数据；利用YOLOv5目标检测方法，获取图像中的车辆、非机动车辆、行人检测结果；S4：在步骤S4中，利用智能网联汽车位置和其与交叉路口摄像头间的距离，对智能网联汽车进行定位，并通过V2X通信技术和基于透视变换的权重转换方法，对智能网联汽车车载摄像头目标检测结果进行矫正；S5：搭建融合网络对步骤S3中得到的精确雷达点云和步骤S4中矫正后的检测结果进行跨模态融合，得到智能网联汽车视角下精确交通道路情况。

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