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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測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：CN117315612B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202311510911.4，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測方法是由高陳強;朱麗潔;蔣楨亹設計研發完成，并于2023-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于計算機視覺技術領域，具體涉及一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測方法；包括：獲取原始訓練集并將其輸入到預訓練的3D點云目標檢測模型中；根據真實標簽對象和偽標簽對象得到偽訓練集；根據動態實例庫對偽訓練集進行數據增強，得到增強偽訓練集；將增強偽訓練集輸入到3D點云目標檢測模型中進行偽神經網絡前向傳播，在不更新梯度的情況下計算當前訓練點云場景中點云對象的分類損失；對增強偽訓練集中分類損失未達閾值的偽標簽點云對象進行隨機數據增強，得到最終訓練集；采用最終訓練集對檢測模型進行訓練；使用訓練好的檢測模型得到目標檢測結果；本發明增加了訓練場景和對象的多樣性，提高了3D點云目標檢測精度。

本發明授權一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態自適應數據增強的3D點云目標檢測方法，其特征在于，包括：實時獲取點云數據并將其輸入到訓練好的3D點云目標檢測模型中，得到目標檢測結果； 3D點云目標檢測模型的訓練過程包括： S1：獲取帶真實標簽的原始點云數據集并對其進行預處理，得到原始訓練集； S2：將原始訓練集輸入到預訓練的3D點云目標檢測模型中挖掘偽標簽對象；根據真實標簽對象和偽標簽對象得到偽訓練集； S3：構建動態實例庫并根據動態實例庫對偽訓練集進行數據增強，得到增強偽訓練集； S4：將增強偽訓練集輸入到3D點云目標檢測模型中進行偽神經網絡前向傳播，在不更新梯度的情況下計算當前訓練點云場景中點云對象的分類損失； S5：對增強偽訓練集中分類損失未達閾值的偽標簽點云對象進行隨機數據增強，得到最終訓練集；具體包括： 計算增強偽訓練集中點云對象所在點云場景的平均分類損失并將其作為閾值，對增強偽訓練集中分類損失未達閾值的點云對象作標記； 隨機選擇基于單個場景的形狀感知數據增強或基于配對場景的混合數據增強中的一種方式對標記點云對象進行數據增強，得到最終訓練集； 對標記點云對象進行基于單個場景的形狀感知數據增強的過程包括： 找到標記點云對象的邊界框質心，連接質心與框面將邊界框及框內的點分為六個分區； 每個分區選擇不進行數據增強或從5種數據增強方式中選擇一種進行數據增強；5種數據增強方式分別為隨機點刪除、同類對象對應分區的CutMix和CutMixup、隨機噪聲生成、稀疏采樣； 對標記點云對象進行基于配對場景的混合數據增強的過程包括：將標記點云對象與除標記點云對象所在點云場景外的剩余點云場景進行隨機配對；將標記點云對象裁剪出來，粘貼到配對點云場景中； S6：將最終訓練集輸入到3D點云目標檢測模型中進行訓練，輸出目標檢測結果；計算模型總損失并根據模型總損失調整模型參數，得到訓練好的3D點云目標檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。