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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法和裝置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：CN119439137B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202411313054.3，技術領域涉及：G01S7/539；該發明授權一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法和裝置是由趙冬冬;蔡天誠;陳朋;黨源杰設計研發完成，并于2024-09-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法和裝置在說明書摘要公布了：一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法和裝置，其方法包括：S1、基于原始點云的預處理模塊，通過最大最小標準化減少不同采集設備帶來的誤差；S2、基于先驗知識對聲納原始點云進行模糊特征解耦編碼，建立點云解耦隸屬度函數并使用編碼函數將離散點云編碼為特征序列。S3、編碼后的兩個解耦特征通過VFE模塊進行特征提取得到BEV特征。S4、BEV特征經過主干網絡預測高斯熱力圖并解碼為一階段提案。S5一階段提案結合基于馬爾可夫預測的二階段細化，得到最終的三維標定框及其類別和得分。本發明針對三維聲納點云目標識別任務中，目標的異質性弱的問題，通過模糊解耦的特征編碼、基于點的高斯熱力圖預測和基于馬爾可夫預測的二階段細化，有效解決了三維聲納弱異質性識別的挑戰。

本發明授權一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于模糊解耦的三維聲納目標檢測方法，包括以下步驟： S1為解決不同設備采集點云圖像可能導致的誤差，對原始點云進行歸一化； S2為了模仿人類觀察者，提高對目標周圍信息的利用，首先基于先驗知識對聲納原始點云進行模糊特征解耦編碼；包括： S21點云數據表示為Γ＝{x,y,zn}，其中n∈1,2,3,...,N，體素分辨率為Vω,Vζ,Vη；這里，W,H和L分別表示場景的寬度、高度和長度；在對整個聲納場景進行體素化后，首先將所有點分配到它們各自的體素中，步驟包括建立模糊隸屬函數，將原始點云劃分，并對解耦的點云Γ0進行并行模糊編碼轉換為Γ1； S22在點云的并行解耦過程中，基于點云本身的回波強度以及周圍K個最近鄰的信息進行決策；一個點的綜合強度定義如下： 這里，rk代表代表距離r最近的k個點； S23物體點通常具有較高的回波強度，與噪音和氣泡相關的回波強度較低形成對比；將高于亮點閾值的點分類為“亮點”，而一個點被認為是物體的可能性在亮點閾值以下時與其強度正相關；孿生點云通過一個模糊模型被解耦，由于物體和噪聲的集中，會發生局部的雙樣本不平衡，導致雙點云數量的不匹配；，根據Zadeh為物體點設計的模糊集合，實施了一種動態平衡策略，這個隸屬度函數定義如下： 這里，a代表聲納亮點閾值，而α和β代表柯西分布中的調整函數； S24分類后通過計算點云的平均x、y和z坐標，平均x、y和z強度以及三維空間格的物理中心的偏移度，組成兩條，每條共9個指標組成的點云特征編碼； S3通過編碼后的特征分別通過VFE模塊進行特征提取，得到BEV特征； S4提取到完整特征后，通過主干網絡回歸熱力圖，及最終目標的三維框在BEV視圖上的投影，熱力圖的中心點即為目標的中心點，同時預測三維框的長寬高和中心點的高度組成一階段的預測； S5最后在第二階段利用馬爾可夫預測，從原始點云中提取額外點云后，通過S2步驟提取特征，并通過一個多頭感知機回歸得到最終提案。

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浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18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”。