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本发明公开了一种基于时空建模与上下文增强的多视图3D感知方法，涉及自动驾驶与计算机视觉技术领域。包括：获取nuScenes数据集，将数据集按一定比例分为训练集和测试集；构建基于时空建模与上下文增强的多视图3D感知模型；通过训练集，对模型进行训练，得到训练好的多视图3D感知模型；通过测试集对训练好的模型进行验证，得到验证好的多视图3D感知模型；将待测的3D感知场景输入验证好的多视图3D感知模型，输出3D目标检测结果和3D占用预测结果。本发明将状态空间模型高效长序列建模能力与多视图注意力上下文建模能力相结合，兼具全局时空关系捕捉与精准特征提升，在3D感知任务中实现性能与效率的双重优化。