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龍圖騰網獲悉南京交控積圖網絡科技有限公司申請的專利一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119723579B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411778347.9，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法是由高正華;徐浩東;居鶴偉設計研發完成，并于2024-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法，涉及圖像處理技術領域，方法包括：獲取針對訓練區域生成的2D數據集；確定生成2D數據集的相機對應的相機外參，結合相機外參，確定相機對應的相機矩陣；結合每張RGB圖像對應的輔助信息文件，確定訓練模型的投影矩陣，基于投影矩陣，結合所有RGB圖像、每張RGB圖像對應的2D目標檢測框的坐標位置以及相機矩陣，訓練3D目標檢測模型；獲取針對待檢測區域采集到的2D圖像數據，結合訓練好的3D目標檢測模型中，輸出每個2D圖像數據對應的3D檢測框。本發明結合投影矩陣，能夠讓網絡模型學習到目標在圖像中的透視關系、角點信息，幫助神經網絡的參數收斂，達到理想的3D檢測框預測結果。

本發明授權一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態數據的單目視覺3D目標標注方法，其特征在于，包括： 獲取針對訓練區域生成的2D數據集，所述2D數據集中包括至少一張RGB圖像、每張RGB圖像對應的輔助信息文件以及每張RGB圖像對應的2D目標檢測框的坐標位置； 確定生成所述2D數據集的相機對應的相機外參，并通過棋盤格檢測方式對所述相機進行內參標定，結合所述相機外參，確定所述相機對應的相機矩陣； 結合每張RGB圖像對應的輔助信息文件，確定訓練模型的投影矩陣，基于所述投影矩陣，結合所有RGB圖像、每張RGB圖像對應的2D目標檢測框的坐標位置以及所述相機矩陣，訓練3D目標檢測模型； 獲取針對待檢測區域采集到的2D圖像數據，將所述2D圖像數據輸入至訓練好的3D目標檢測模型中，輸出每個2D圖像數據對應的3D檢測框； 訓練3D目標檢測模型的過程具體為： 通過卷積神經網絡以及特征金字塔網絡，對輸入的RGB圖像進行特征提取，得到四個不同尺寸的預測特征圖，利用所述投影矩陣，在每個預測特征圖中進行特征采樣，并將采樣結果輸入至解碼器中，生成預測結果，所述預測結果包括：該RGB圖像中每個2D目標檢測框對應的3D檢測框的八個角點坐標以及類別索引，基于所述預測結果以及該RGB圖像對應的實際標簽計算損失值，并反向傳播更新3D目標檢測模型的網絡參數，直至所述損失值滿足預設條件，完成3D目標檢測模型，得到訓練好的3D目標檢測模型； 所述損失值的計算方式為： 通過匈牙利算法確定損失函數，所述損失函數具體為： 其中，為總損失值，為通過匈牙利算法計算得出的預測邊界框與GroundTruth之間的最小匹配值，表示N個預測結果與GroundTruth所有的排列組合情況，即解空間N表示預測目標數，yi表示目標真實值，所述目標真實值包括目標所屬類別和3D邊界框角點坐標，表示目標預測值，ci表示目標類別，表示無目標，表示預測類別損失，bi表示真實目標邊界框坐標，表示預測目標邊界框坐標，表示邊界框損失，表示分類損失，表示最小匹配排列下真實目標所對應的預測目標邊界框。

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