西安交通大學鄭南寧獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法及系統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：CN116343194B 。
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：202310352859.8，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法及系統是由鄭南寧;黃宇豪;張鈞杰;董金鵬;周三平設計研發完成，并于2023-04-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法及系統，方法為：對原始點云分別進行3D體素化和2D體素化處理后輸入到稀疏卷積網絡中，得到3D體素特征和2D體素特征；采用稀疏池化和擴張方法建立3D體素?2D體素間雙向關系；分別以3D體素特征和2D體素特征作為輸入，使用密集融合模塊進行不同層次的特征融合，得到基于元素的聚合特征；使用基于中心點回歸的檢測器并使用IoU進行得分修正，得到目標檢測結果；稀疏融合操作放大3D體素在垂直方向的感受野，豐富2D體素內的細粒度語義信息，減少稀疏卷積期間的損失，提升目標檢測問題中細小目標的準確度，采用稠密特征融合方法，將學習到的不同尺寸的3D體素和2D體素特征進行融合，進一步提高檢測性能。
本發明授權基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于垂直表征的雙流3D目標檢測學習方法，其特征在于，包括以下步驟： 對原始點云分別進行3D體素化和2D體素化處理，得到3D體素和2D體素的初始特征； 將3D體素和2D體素的初始特征輸入到雙流的稀疏卷積網絡中提取稀疏3D體素和稀疏2D體素特征； 對稀疏3D體素特征和稀疏2D體素特征采用稀疏池化和稀疏擴張操作建立雙向關系，得到稀疏融合特征； 將稀疏融合特征轉換為俯視視角稠密特征，并輸入到2D卷積網絡進行多層級的特征融合，得到最終的融合特征； 對所述最終的融合特征使用基于中心點的回歸檢測器并得到最終3D目標檢測結果。
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西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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