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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D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：CN120125808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510275686.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D目标检测方法是由杨沁;沈会良设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D目标检测方法。该方法为：给定一组4D雷达点云数据，首先分别提取4D雷达的支柱特征和体素特征，接着将体素特征散列成点特征的形式，利用支柱的中心坐标查询周围的点，提取这些点的组特征并与支柱特征融合，散列回给定4D雷达点云的坐标空间并通过稀疏嵌入卷积得到鸟瞰视角特征图，然后将点特征进行分类、投票并聚类得到目标中心特征，最后将目标中心特征与鸟瞰视角特征图进行融合并回归3D边界框。本发明通过融合4D雷达点云的语义信息，并进一步集成结构信息密集的目标中心特征，能够在充分利用4D毫米波雷达稀疏点云数据中的信息，从而得到高精度的3D目标检测结果。

本发明授权基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达稀疏点云的语义辅助3D目标检测方法，其特征在于,具体步骤如下： S1：给定4D雷达点云P∈R5×N，使用雷达支柱特征提取网络和体素语义特征提取器分别提取支柱特征和体素特征其中，N为雷达点云中点的总数，C1为支柱特征的特征通道数，M1为非空支柱的数量，C2为体素特征的特征通道数，M2为非空体素的数量； S2：融合支柱特征与语义特征，生成鸟瞰视角特征图； S21：将体素特征映射到点特征 S22：以每一个非空支柱中心坐标为中心，查询半径为r的邻域中的k个点，提取这k个点的组特征，将所述组特征与对应的支柱特征相加，得到融合语义特征的支柱特征 S23：将融合语义的支柱特征散列回所述给定4D雷达点云的坐标空间，得到伪图像然后利用稀疏嵌入卷积生成鸟瞰视角特征图Fb∈RC×H×W；其中，C、H和W分别为鸟瞰视角特征图的特征通道数、高度与宽度； S3：将点特征进行分类、投票并聚类得到目标中心特征； S31：对于每个点特征fp，通过点分类网络和投票网络预测该点是否属于前景点以及其所属的目标类别，同时预测该点所属目标的中心坐标及其到目标中心的偏移量； S32：将点特征聚类到目标中心，生成目标中心特征Fc∈RC′×M，C′和M分别为中心特征的特征通道数与相应中心点的数量； S4：集成目标中心特征到鸟瞰视角特征图，生成融合鸟瞰视角特征图为融合鸟瞰视角特征图的特征通道数； S5：利用融合鸟瞰视角特征图进行3D边界框回归，得到最终的目标检测结果。

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