中国科学院自动化研究所张驰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利3D目标检测模型的训练方法及装置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：CN116486194B 。
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：202310267421.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权3D目标检测模型的训练方法及装置是由张驰;张兆翔;陈文博设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本3D目标检测模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种3D目标检测模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中所述3D目标检测模型的训练方法包括：获取点云数据集；将点云数据集输入至初始3D目标检测模型，得到与点云数据集对应的初始伪标签；将初始伪标签输入局部通路进行处理，得到与点云数据集对应的局部伪标签；将初始伪标签输入全局通路进行处理，得到与点云数据集对应的全局伪标签；将局部伪标签和全局伪标签进行合并处理，确定与点云数据集对应的目标伪标签；基于点云数据集和目标伪标签对初始3D目标检测模型进行训练，直至达到训练停止条件，得到训练好的3D目标检测模型。通过上述方法，提高了3D目标检测模型的检测精度。
本发明授权3D目标检测模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种3D目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取用于在目标域测试初始3D目标检测模型的点云数据集；所述初始3D目标检测模型是基于源域的点云数据样本进行训练得到的； 将所述点云数据集输入至所述初始3D目标检测模型，得到所述初始3D目标检测模型输出的与所述点云数据集对应的初始伪标签； 将所述初始伪标签输入局部通路进行处理，得到与所述点云数据集对应的局部伪标签；所述局部通路用于对所述点云数据集对应的局部特征进行提取； 将所述初始伪标签输入全局通路进行处理，得到与所述点云数据集对应的全局伪标签；所述全局通路用于对所述点云数据集对应的全局特征进行提取； 将所述局部伪标签和所述全局伪标签进行合并处理，确定与所述点云数据集对应的目标伪标签； 基于所述点云数据集和所述目标伪标签对所述初始3D目标检测模型进行训练，直至达到训练停止条件，得到训练好的3D目标检测模型。
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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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