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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互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：CN120047914B 。

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：202510218615.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互方法是由罗贵阳;李静林;袁泉;姚普懿;冯世杰;符甜格;陆成杰设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互方法，用于自动驾驶技术领域。本发明方法在应用场景的各智能体上均设置感知模型、解耦模块、融合模块和检测模块；各智能体采集的传感器数据通过感知模型转化为物体级掩码和中期特征，解耦模块将中期特征解耦为私有特征和公有特征两部分，智能体仅将自身的私有特征使用物体级掩码处理后再传输出去；智能体通过融合模块将自身历史特征、自身的公有特征和私有特征、以及协作智能体的物体级私有特征融合，将融合特征输入检测模块进行目标检测。本发明实现实例级的特征交互，降低通讯资源开销，扩大智能体的感受视野，还利用时序数据增强融合效果，实现复杂场景下的高效特征融合。

本发明授权一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能协同感知的实例级语义精简交互方法，其特征在于，在自动驾驶应用场景的各智能体上均设置感知模型、解耦模块、融合模块和检测模块；所述方法包括如下步骤： 步骤1：各智能体将自身传感器采集的数据输入感知模型，感知模型将输入数据转化为物体级掩码和中期特征； 所述感知模型由特征提取器和检测头组成，特征提取器将输入数据转化为多尺度特征表示的鸟瞰视角BEV特征，检测头使用注意力机制将BEV特征聚合，通过卷积网络生成检测对象存在的候选区域及置信度分数，根据置信度阈值和IoU阈值进行筛选，生成物体级掩码；中期特征是多尺度特征表示的BEV特征； 步骤2：智能体的解耦模块将自身的中期特征解耦为私有特征和公有特征两部分，智能体仅将自身的私有特征传输出去，并使用物体级掩码对私有特征进行处理得到物体级私有特征，再传输出去；智能体间相互先传输当前位置及感知范围的信息，确定协作伙伴和整体协作感知范围，之后协作的智能体间互相传输物体级私有特征； 步骤3：智能体接收到协作智能体传递的物体级私有特征后，将自身历史特征、自身的公有特征和私有特征、以及协作智能体的物体级私有特征输入融合模块，融合模块使用基于时序信息的特征融合方法获取融合特征并输入检测模块，检测模块将融合特征送入多层卷积网络进行目标检测； 所述融合模块使用基于时序信息的特征融合方法获取融合特征，包括：首先将协同智能体的物体级私有特征和当前智能体的私有特征输入注意力模块获得融合后的私有特征，再融合当前智能体的公有特征获得初步融合特征，将初步融合特征与当前智能体上一帧的融合后的私有特征在通道上进行拼接，然后送入自注意力模块处理，得到当前时刻的融合特征。

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