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龙图腾网获悉西安深信科创信息技术有限公司申请的专利一种自动驾驶BEV任务学习方法及相关装置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：CN116469079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310440925.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种自动驾驶BEV任务学习方法及相关装置是由郝坤坤;黄浴;潘余曦;杨子江设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶BEV任务学习方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种自动驾驶BEV任务学习方法及相关装置，该方法主要通过获得的鸟瞰图BEV特征来表征几何深度信息特征，由于该BEV特征是对时序立体匹配的点云数据和深度估计出的点云数据进行融合、归一化处理和对齐，获得对齐后的点云数据，并对多视角图像的图像特征中提取的上下文特征与对齐后的点云数据进行外积操作和体素池化操作获得的，因此，该BEV特征是能够表征感知世界的视角或坐标系的特征，所以该BEV特征也能够表征几何深度信息特征，从而通过使用BEV特征对机器视觉任务进行学习，能够有效地避免自动驾驶汽车在行驶时的安全隐患。

本发明授权一种自动驾驶BEV任务学习方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶BEV任务学习方法，其特征在于，包括： 获取自动驾驶场景中的当前时刻的第一多视角图像，并提取出所述第一多视角图像的图像特征，所述多视角图像是同一时刻从所述自动驾驶场景中的自动驾驶车辆的多个视角拍摄的图像； 获取上一时刻的第二多视角图像的图像特征，并对所述第一多视角图像的图像特征与所述第二多视角图像的图像特征进行时序立体匹配，获得匹配的点云数据，所述第一多视角图像的拍摄视角与所述第二多视角图像的拍摄视角是相同的； 对所述第一多视角图像的图像特征进行深度估计，获得估计出的点云数据，并对所述估计出的点云数据和所述匹配的点云数据进行融合、归一化处理和对齐，获得对齐后的点云数据； 根据所述第一多视角图像的相机参数从所述第一多视角图像的图像特征中提取出上下文特征，并对所述上下文特征和所述对齐后的点云数据进行外积操作和体素池化操作，获得鸟瞰图BEV特征，所述BEV特征用于对至少一个机器视觉任务进行学习； 所述对所述第一多视角图像的图像特征与所述第二多视角图像的图像特征进行时序立体匹配，包括：计算所述第一多视角图像的图像特征与所述第二多视角图像的图像特征之间的单应性矩阵；获取所述上一时刻的深度信息，使用所述单应性矩阵对所述上一时刻的深度信息进行深度估计，获得当前时刻的深度信息；对所述当前时刻的深度信息和所述第一多视角图像的图像特征进行网格采样，获得特征体；对所述特征体和所述第一多视角图像的图像特征进行组相关相似度计算，获得代价体；对所述代价体进行正则化，获得所述匹配的点云数据； 所述相机参数包括：内部参数和外部参数；所述根据所述第一多视角图像的相机参数从所述第一多视角图像的图像特征中提取出上下文特征，包括：将所述内部参数和所述外部参数进行展平和拼接，获得参数输入向量，并将所述参数输入向量扩展为多维向量；使用所述多维向量对所述图像特征进行加权融合，获得所述上下文特征。

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