北京超星未来科技有限公司陈义飞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京超星未来科技有限公司申请的专利一种用于3D点云目标检测模型的离线量化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：CN116011518B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310038521.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种用于3D点云目标检测模型的离线量化方法是由陈义飞;邱中原;刘浩;梁爽设计研发完成，并于2023-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于3D点云目标检测模型的离线量化方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种用于点云目标检测模型的离线量化方法，包括：确定3D点云目标检测模型的3D稀疏卷积模块和2D卷积模块的待量化的各个层；向训练完成的3D点云目标检测模型输入测试数据，统计并计算所述待量化的各层的数据的分布零点和缩放因子；向训练完成的3D点云目标检测模型输入原始点云数据，计算原始点云数据与稀疏点云数据之间的映射表；以及根据计算出的3D稀疏卷积模块的待量化的各层的浮点特征值的分布零点和缩放因子，将所述稀疏点云数据的浮点特征值转换为第一稀疏低比特定点数，并根据计算出的3D稀疏卷积模块的待量化的各层的浮点权重的分布零点和缩放因子，将所述稀疏点云数据的浮点权重转换为第二稀疏低比特定点数。
本发明授权一种用于3D点云目标检测模型的离线量化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于3D点云目标检测模型的量化方法，包括： S1.对训练完成的3D点云目标检测模型进行逐层分析，确定3D点云目标检测模型的3D稀疏卷积模块和2D卷积模块的待量化的各个层； S2.向训练完成的3D点云目标检测模型输入测试数据，统计并计算所述待量化的各层的数据的分布零点和缩放因子； S3.向训练完成的3D点云目标检测模型输入原始点云数据，计算原始点云数据与稀疏点云数据之间的映射表； S4.根据计算出的3D稀疏卷积模块的待量化的各层的浮点特征值的分布零点和缩放因子，将所述稀疏点云数据的浮点特征值转换为第一稀疏低比特定点数，并根据计算出的3D稀疏卷积模块的待量化的各层的浮点权重的分布零点和缩放因子，将所述稀疏点云数据的浮点权重转换为第二稀疏低比特定点数；以及 S5.基于所述第一稀疏低比特定点数和所述第二稀疏低比特定点数卷积得到所述3D稀疏卷积模块的卷积输出值。
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