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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海商湯臨港智能科技有限公司申請(qǐng)的專利目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113971734B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010712645.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/44；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由付萬(wàn)增;王哲;石建萍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-07-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取雷達(dá)裝置采集的目標(biāo)場(chǎng)景的目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)稀疏矩陣；所述目標(biāo)稀疏矩陣用于表征所述目標(biāo)場(chǎng)景的不同位置處是否具有目標(biāo)對(duì)象；基于所述至少一個(gè)目標(biāo)稀疏矩陣、和所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)場(chǎng)景中包括的目標(biāo)對(duì)象的三維檢測(cè)數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取雷達(dá)裝置采集的目標(biāo)場(chǎng)景的目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)稀疏矩陣；所述目標(biāo)稀疏矩陣用于表征所述目標(biāo)場(chǎng)景的不同位置處是否具有目標(biāo)對(duì)象； 基于所述至少一個(gè)目標(biāo)稀疏矩陣、和所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)場(chǎng)景中包括的目標(biāo)對(duì)象的三維檢測(cè)數(shù)據(jù)； 基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)稀疏矩陣，包括：基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定用于檢測(cè)所述目標(biāo)對(duì)象的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層卷積模塊分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)稀疏矩陣； 基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層卷積模塊分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)稀疏矩陣，包括：基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成初始稀疏矩陣；基于所述初始稀疏矩陣，確定與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層卷積模塊輸入的特征圖的目標(biāo)尺寸匹配的目標(biāo)稀疏矩陣； 基于所述初始稀疏矩陣，確定與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層卷積模塊輸入的特征圖的目標(biāo)尺寸匹配的目標(biāo)稀疏矩陣，包括： 基于所述初始稀疏矩陣，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層卷積模塊對(duì)應(yīng)的輸出稀疏矩陣，將該輸出稀疏矩陣作為所述目標(biāo)稀疏矩陣；或者， 基于所述初始稀疏矩陣，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層卷積模塊對(duì)應(yīng)的輸入稀疏矩陣，將該輸入稀疏矩陣作為所述目標(biāo)稀疏矩陣；或者， 基于所述初始稀疏矩陣，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層卷積模塊對(duì)應(yīng)的輸入稀疏矩陣和輸出稀疏矩陣，將所述輸入稀疏矩陣和輸出稀疏矩陣進(jìn)行融合，得到融合稀疏矩陣，將所述融合稀疏矩陣作為該層卷積模塊對(duì)應(yīng)的目標(biāo)稀疏矩陣； 基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成初始稀疏矩陣，包括：確定所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域，并按照預(yù)設(shè)的柵格數(shù)量，將所述目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)柵格區(qū)域；基于所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云點(diǎn)所處的柵格區(qū)域，確定每個(gè)柵格區(qū)域?qū)?yīng)的矩陣元素值；基于每個(gè)柵格區(qū)域?qū)?yīng)的矩陣元素值，生成所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始稀疏矩陣。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人上海商湯臨港智能科技有限公司，其通訊地址為：200232 上海市浦東新區(qū)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)臨港新片區(qū)泥城鎮(zhèn)秋山路1775弄29、30號(hào)2樓01室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。