桂林电子科技大学蔡楚钰获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118823314B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410910590.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法与系统是由蔡楚钰;吴劲松设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法，包括如下步骤：S1、获取具有空间结构的初始3D稀疏特征图；S2、生成3D稀疏特征图；S3、获得初始2D稀疏特征图；S4、生成2D稀疏特征图；S5、预测目标类别并生成其边界框。这种方法通过完全基于稀疏数据处理的三维目标检测流程，提升计算效率和降低资源消耗，还结合稀疏注意力编码和动态特征扩散，增强对长距离依赖关系的捕获能力同时扩大感受野并改善物体中心特征缺失问题，实现高精度和高效率的三维目标检测。本发明还公开了一种基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测系统。
本发明授权基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏注意力和动态扩散的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将原始点云数据通过体素化处理转换成三维体素网格，再对每个包含点云数据的非空体素提取特征，得到具有空间结构的初始3D稀疏特征图；S2、将初始3D稀疏特征图输入到3D稀疏卷积主干网络中，3D稀疏卷积主干网络利用多个由扩张注意力、子流形稀疏卷积和普通稀疏卷积组成的稀疏注意力编码块和多尺度特征融合对输入的初始3D稀疏特征图进行特征学习，生成3D稀疏特征图；S3、将3D稀疏特征图通过稀疏高度压缩处理，得到初始2D稀疏特征图；S4、将初始2D稀疏特征图输入到2D稀疏卷积主干网络中，2D稀疏卷积主干网络通过动态特征扩散和2D稀疏编码块对初始2D稀疏特征图进行特征增强和提取，生成2D稀疏特征图；S5、使用2D稀疏特征图预测目标类别并生成其边界框。
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