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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于动态自适应数据增强的3D点云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：CN117315612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311510911.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于动态自适应数据增强的3D点云目标检测方法是由高陈强;朱丽洁;蒋桢亹设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态自适应数据增强的3D点云目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于动态自适应数据增强的3D点云目标检测方法；包括：获取原始训练集并将其输入到预训练的3D点云目标检测模型中；根据真实标签对象和伪标签对象得到伪训练集；根据动态实例库对伪训练集进行数据增强，得到增强伪训练集；将增强伪训练集输入到3D点云目标检测模型中进行伪神经网络前向传播，在不更新梯度的情况下计算当前训练点云场景中点云对象的分类损失；对增强伪训练集中分类损失未达阈值的伪标签点云对象进行随机数据增强，得到最终训练集；采用最终训练集对检测模型进行训练；使用训练好的检测模型得到目标检测结果；本发明增加了训练场景和对象的多样性，提高了3D点云目标检测精度。

本发明授权一种基于动态自适应数据增强的3D点云目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态自适应数据增强的3D点云目标检测方法，其特征在于，包括：实时获取点云数据并将其输入到训练好的3D点云目标检测模型中，得到目标检测结果； 3D点云目标检测模型的训练过程包括： S1：获取带真实标签的原始点云数据集并对其进行预处理，得到原始训练集； S2：将原始训练集输入到预训练的3D点云目标检测模型中挖掘伪标签对象；根据真实标签对象和伪标签对象得到伪训练集； S3：构建动态实例库并根据动态实例库对伪训练集进行数据增强，得到增强伪训练集； S4：将增强伪训练集输入到3D点云目标检测模型中进行伪神经网络前向传播，在不更新梯度的情况下计算当前训练点云场景中点云对象的分类损失； S5：对增强伪训练集中分类损失未达阈值的伪标签点云对象进行随机数据增强，得到最终训练集；具体包括： 计算增强伪训练集中点云对象所在点云场景的平均分类损失并将其作为阈值，对增强伪训练集中分类损失未达阈值的点云对象作标记； 随机选择基于单个场景的形状感知数据增强或基于配对场景的混合数据增强中的一种方式对标记点云对象进行数据增强，得到最终训练集； 对标记点云对象进行基于单个场景的形状感知数据增强的过程包括： 找到标记点云对象的边界框质心，连接质心与框面将边界框及框内的点分为六个分区； 每个分区选择不进行数据增强或从5种数据增强方式中选择一种进行数据增强；5种数据增强方式分别为随机点删除、同类对象对应分区的CutMix和CutMixup、随机噪声生成、稀疏采样； 对标记点云对象进行基于配对场景的混合数据增强的过程包括：将标记点云对象与除标记点云对象所在点云场景外的剩余点云场景进行随机配对；将标记点云对象裁剪出来，粘贴到配对点云场景中； S6：将最终训练集输入到3D点云目标检测模型中进行训练，输出目标检测结果；计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的3D点云目标检测模型。

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