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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知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：CN121861613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610328785.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法及系统是由蒋琛;陶洪康;钟腾;邱浩波;孟磊设计研发完成，并于2026-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法及系统，方法包括获取无人车周围环境的多源时序感知数据，对多源时序感知数据进行时序对齐和预处理；基于多源时序感知数据的物理特征，分别使用预设的深度神经网络骨干对多源时序感知数据进行初始特征编码，提取独立特征，将独立特征进行特征变化，获取多模态特征，并将多模态特征映射于统一维度的共享嵌入空间；对多模态特征分别进行时间注意力增强和空间注意力增强，并基于当前环境状况，自适应调整各模态特征的权重，并将时空增强后的多模态特征融合为统一的时空联合特征。本发明具有良好的通用性和可扩展性，适用于不同无人车平台及多种环境感知任务。

本发明授权一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法，其特征在于，所述无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法包括： 获取无人车周围环境的多源时序感知数据，对所述多源时序感知数据进行时序对齐和预处理，其中，所述多源时序感知数据包括视觉模态，雷达模态，以及激光模态； 基于多源时序感知数据的物理特征，分别使用预设的深度神经网络骨干对所述多源时序感知数据进行初始特征编码，提取独立特征，将所述独立特征进行特征变化，获取多模态特征，并将所述多模态特征映射于统一维度的共享嵌入空间； 对所述多模态特征进行时间注意力增强，获取时序增强特征，获取时序增强特征后，对所述时序增强特征沿通道维度分别执行平均池化和最大池化，并将两种池化结果进行拼接，并通过卷积神经网络层提取空间相关性，生成空间注意力图： 其中，表示激活函数；表示沿通道维度的拼接操作；表示卷积核大小为的卷积操作；为生成的二维空间权重矩阵，其中数值趋近1代表位置为关键目标，数值趋近0代表位置为噪声或背景，AvgPool为平均池化，MaxPool为最大池化； 使用生成的权重矩阵对时序增强特征进行广播机制下的逐元素点乘： 其中，为经过空间注意力增强后的特征张量；为权重矩阵，获取各模态数据时间注意力增强和空间注意力增强后的特征张量后，利用全局描述符生成函数提取各模态的特征响应强度，并通过指数归一化操作计算各模态的自适应置信度权重： 定义全局特征评分函数，所述全局特征评分函数由全局平均池化和多层感知机构成： 使用Softmax函数在模态维度上计算归一化权重： 其中代表不同的传感器模态；表示模态在最终决策中的重要性占比； 基于计算出的动态权重，对各模态特征进行加权求和，输出最终的时空联合特征： 。

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