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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法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：CN116758497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310279707.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法是由毛建旭;贺振宇;王耀南;张辉;陶梓铭;易俊飞;钟杭;刘彩苹;朱青;刘敏设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法包括如下步骤：步骤S1：获取基于无人系统的激光点云数据集，对所述激光点云数据集进行预处理，将预处理后的激光点云数据集按照预设比例1:1分为训练集和测试集；步骤S2：构建基于无人系统的激光点云三维目标检测模型；步骤S3：将所述训练集输入至所述激光点云三维目标检测模型，得到训练好的激光点云三维目标检测模型；步骤S4：将所述测试集输入至所述训练好的激光点云三维目标检测模型，得到三维目标检测结果。本发明所提出的动态边缘卷积模块与自适应特征融合网络具有更加丰富与精细的特征表示，提高激光点云三维目标检测的精度。

本发明授权一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人系统的激光点云三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取基于无人系统的激光点云数据集，对所述激光点云数据集进行预处理，将预处理后的激光点云数据集按照预设比例1:1分为训练集和测试集； 步骤S2：构建基于无人系统的激光点云三维目标检测模型，所述激光点云三维目标检测模型包括点云体素化模块、动态边特征编码器、二维编码器、自适应特征融合模块、多任务检测头预测模块； 所述点云体素化模块将点云数据进行规则化与密集化表示，所述动态边特征编码器用于提取体素内点云数据的边特征并进行二维伪图片表示，其中，所述点云数据包括点云的位置信息与角度信息，具体为x,y,z,r，x,y,z为点云数据三维坐标，r为点云数据反射强度，所述二维编码器将二维伪图片进行空间特征与语义特征的多层次特征信息提取，所述自适应特征融合模块通过所述多层次特征信息自适应分配权重给不同层级特征进行特征融合，所述多任务检测头预测模块通过融合特征预测三维目标检测框； 步骤S3：将步骤S1中的所述训练集输入至步骤S2中的所述激光点云三维目标检测模型，通过所述训练集的点云检测框、所述三维目标检测框输出以及预设的损失函数对所述激光点云三维目标检测模型进行反向传播并更新模型参数，重复所述步骤S3中上述步骤，最终得到训练好的激光点云三维目标检测模型； 步骤S4：将步骤S1中的所述测试集输入至所述训练好的激光点云三维目标检测模型，得到三维目标检测结果。

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