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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于伪点云特征优化的相机多模态融合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：CN120147617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510259878.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测方法是由何智成;应晨宇;周恩临;林智桂设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测方法，包括：获取双目图像数据和激光雷达点云数据；基于双目图像数据，提取双目图像特征，采用立体匹配网络估计预测，结合相机参数映射至三维空间生成伪点云数据；对点云数据和伪点云数据分别进行特征编码，获取点云特征信息和伪点云特征信息，采用点云特征信息监督训练伪点云特征解码器，重构并生成优化的伪点云数据；结合双目图像特征，采用多模态特征融合网络跨模态融合，利用检测头构建基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测模型；采用基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测模型对双目图像进行目标检测，生成目标检测结果。

本发明授权基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取车载摄像头的双目图像数据、以及激光雷达的点云数据； 基于双目图像数据，提取双目图像特征，并采用立体匹配网络进行估计预测，结合相机参数映射至三维空间中生成伪点云数据； 对点云数据和伪点云数据分别进行特征编码，获取点云特征信息和伪点云特征信息，并采用点云特征信息监督训练伪点云特征解码器，重构并生成优化的伪点云数据，包括如下步骤： 基于点云数据，采用点云特征编码器进行编码，生成点云特征信息； 基于伪点云数据，采用伪点云特征编码器进行编码，生成伪点云特征信息； 将点云特征信息作为监督信号，通过伪点云特征解码器对伪点云数据进行训练，计算训练总损失并更新伪点云编码器和伪点云解码器的参数； 所述伪点云特征解码器训练过程中，训练损失包括中间层特征的监督损失和重构伪点云数据的重构损失； 中间层特征的监督损失采用欧式距离计算，其表达式为： ； 式中，表示伪点云特征解码器中间层的损失； 重构伪点云数据的重构损失采用倒角距离计算损失，其表达式为： ； 式中，表示基于重构后的损失；表示点云总数量； 训练总损失的表达式为： ； 式中，表示训练过程总损失；、分别表示中间层损失的权重和重构后的损失权重； 将更新后的伪点云特征编码器与伪点云特征解码器级联，对伪点云特征信息进行数据重构和空间分布优化，生成优化后的伪点云数据； 基于优化的伪点云数据，结合双目图像特征，采用多模态特征融合网络进行跨模态融合，并利用检测头构建基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测模型； 采用基于伪点云特征优化的相机多模态融合3D目标检测模型对双目图像进行目标检测，生成目标检测结果。

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