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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于异构图网络的多模态协同检测方法及系统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：CN115512319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211122478.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于异构图网络的多模态协同检测方法及系统是由张慧;李浥东;曹原周汉;韩瑜珊;金一;陈乃月设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图网络的多模态协同检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于异构图网络的多模态协同检测方法及系统，属于目标检测技术领域，包括：智能体基于点云和图像分别提取BEV特征；多个智能体将生成的多模态BEV特征传至中心车辆；基于异构图的方法在节点层和语义层融合多智能体的多模态BEV特征，得到新的协作特征；中心车辆基于新的协作特征进行目标检测，得到最终的检测结果。本发明采取多模态单阶融合检测模型，检测精度显著优于单模态单阶段检测模型，经过异构协作图的特征融合，大大扩大了单车的感知视野，丰富了感知信息，从而提升协同感知性能。

本发明授权基于异构图网络的多模态协同检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图网络的多模态协同检测方法，其特征在于，包括： 智能体基于点云和图像分别提取BEV特征； 多个智能体将基于点云和图像分别提取的BEV特征传至中心车辆； 基于异构图的方法在节点层和语义层融合多智能体的多模态BEV特征，得到新的协作特征，包括：为不同智能体设置异构协作图的元路径；根据元路径，在每一个元路径内进行节点层面的注意力机制特征融合；在不同的元路径之间进行语义层面的注意力机制特征融合；异构协作图输出的特征作为中心车辆的融合特征；其中，根据元路径，在每一个元路径内进行节点层面的注意力机制特征融合，包括：多源异构智能体的多模态特征输入到异构图中，首先在每一种元路径内进行节点层面的注意力机制融合；对于某一种元路径，首先设计一个特定的转换矩阵将特征进行转换，为投影的特征：；转换特征之后，使用self-attention计算该元路径内节点特征间的权重；给定元路径内的节点对，节点层面的注意力学习节点对节点的重要性，self-attention的计算公式为：； 其中，为self-attention操作： ； 将图的结构信息注入模型确保权重只针对当前边，并通过softmax计算正则化后的特征，其中||为拼接运算，是激活函数： ； 得到正则化后的权重，通过下式聚合近邻特征： ； 其中，为当前元路径内经过节点层面融合得到的特征，该特征学习了当前元路径内的信息； 其中，在不同的元路径之间进行语义层面的注意力机制特征融合，包括：由于异构图中不同节点包含多种语义，在元路径内进行特征融合只能考虑当前路径内的语义，为了更全面地考虑节点的多种语义，需融合多种元路径；给定节点层融合输出的特征，元路径间的权重使用下式计算得到： ； 其中，与一样为self-attention操作； 中心车辆基于新的协作特征进行目标检测，得到最终的检测结果。

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