西安交通大学郑南宁获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法及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：CN116343194B 。
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：202310352859.8，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法及系统是由郑南宁;黄宇豪;张钧杰;董金鹏;周三平设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法及系统，方法为：对原始点云分别进行3D体素化和2D体素化处理后输入到稀疏卷积网络中，得到3D体素特征和2D体素特征；采用稀疏池化和扩张方法建立3D体素‑2D体素间双向关系；分别以3D体素特征和2D体素特征作为输入，使用密集融合模块进行不同层次的特征融合，得到基于元素的聚合特征；使用基于中心点回归的检测器并使用IoU进行得分修正，得到目标检测结果；稀疏融合操作放大3D体素在垂直方向的感受野，丰富2D体素内的细粒度语义信息，减少稀疏卷积期间的损失，提升目标检测问题中细小目标的准确度，采用稠密特征融合方法，将学习到的不同尺寸的3D体素和2D体素特征进行融合，进一步提高检测性能。
本发明授权基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于垂直表征的双流3D目标检测学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 对原始点云分别进行3D体素化和2D体素化处理，得到3D体素和2D体素的初始特征； 将3D体素和2D体素的初始特征输入到双流的稀疏卷积网络中提取稀疏3D体素和稀疏2D体素特征； 对稀疏3D体素特征和稀疏2D体素特征采用稀疏池化和稀疏扩张操作建立双向关系，得到稀疏融合特征； 将稀疏融合特征转换为俯视视角稠密特征，并输入到2D卷积网络进行多层级的特征融合，得到最终的融合特征； 对所述最终的融合特征使用基于中心点的回归检测器并得到最终3D目标检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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