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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目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：CN116129318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310107513.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目三维目标检测方法是由百晓;范嘉楠;郑锦设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目三维目标检测方法。其主要步骤为，使用已知内参的相机拍摄某个场景下一定长度的视频序列帧，再利用序列图像之间的投影关系自监督地训练单目深度网络，学习序列图像的单目深度估计值；随后通过预训练好的实例分割网络对图像直接预测其实例分割结果，将得到的实例分割结果结合相机内参和学习好的单目深度估计值反投影至三维空间中，得到每个实例的伪雷达数据；最后利用无监督聚类方法滤除离群点，在鸟瞰视角x‑z平面求解点集的最小外接矩形，y轴方向求解点集的最大‑最小高度差，最终得到物体的三维目标检测包围框。本发明利用视频前后帧的序列信息和预训练的实例分割网络，能够在完全无人工标注的情况下完成对任何新场景的三维目标检测，能够显著降低对新场景三维目标检测学习所需的人工标注成本。

本发明授权一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频序列和预训练实例分割的无监督单目三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取相机内参矩阵； 2使用该相机，拍摄某个场景下一定长度的视频序列帧； 3通过自监督单目深度网络，利用序列图像之间的投影关系，自监督地训练学习，得到序列图像的单目深度估计值； 4通过预训练的实例分割网络，对图像直接预测得到其实例分割结果； 5将得到的实例分割结果，结合步骤3学习到的单目深度估计值，以及步骤1获取的相机内参矩阵，反投影至三维空间中，得到实例分割后的像素点在三维空间中的坐标值，每个实例包含的像素点在三维空间中的坐标值组成得到每个实例的区域三维点集； 6利用无监督聚类方法对每个实例的区域三维点集进行聚类，进一步滤除离群点，得到实例主体三维点集，随后在鸟瞰视角中求解实例主体三维点集的最小外接矩形，得到其x-z平面的二维包围框，并求取实例主体三维点集的y轴方向最大-最小高度差，将y轴方向最大-最小高度差作为y轴高度，最终得到物体的三维检测包围框。

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