买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割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：CN116935356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310939807.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法是由刘军;姜广峰设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法，通过图片数据的2D框标签处理点云数据，获得粗糙的点云伪标签数据；通过伪标签生成器处理粗糙的点云伪标签数据，获得训练的点云伪标签数据；通过BoxInst和FSDSegmentor构建多模态网络；将所述训练数据集送入多模态网络进行前向传播，获取前向传播中多模态数据的伪标签实例分割结果；通过伪标签实例分割结果确定图片网络分支的自监督损失函数和多模态网络的交叉监督损失函数，确定最终的损失函数；通过最终的损失函数对神经网络的参数进行反向传播，获得训练好的多模态神经网络；通过训练好的多模态神经网络对预测数据集进行实例分割预测确定图片和点云的实例目标。

本发明授权基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督的自动驾驶多模态图片和点云实例分割方法，其特征在于，该方法为： 通过图片数据的2D框标签处理点云数据，获得粗糙的点云伪标签数据； 通过伪标签生成器处理粗糙的点云伪标签数据，获得训练的点云伪标签数据； 通过BoxInst和FSDSegmentor构建多模态网络； 将所述训练数据集送入多模态网络进行前向传播，获取前向传播中多模态数据的伪标签实例分割结果； 通过伪标签实例分割结果确定图片网络分支的自监督损失函数和多模态网络的交叉监督损失函数； 通过对真实标签监督的BoxInst网络损失函数、伪标签监督的FSDSegmentor网络损失函数、自监督损失函数和交叉监督损失函数加权求和作为最终的损失函数； 通过最终的损失函数对神经网络的参数进行反向传播，获得训练好的多模态神经网络； 通过训练好的多模态神经网络对预测数据集进行实例分割预测确定图片和点云的实例目标； 所述通过图片数据的2D框标签处理点云数据，获得粗糙的点云伪标签数据，具体为：给定激光雷达点云，表示输入的点云数量，表示输入点云的特征维度；通过激光雷达和相机的传感器标定矩阵将3D点云投影到图片，获取图片像素和点云的映射关系；根据所述映射关系去除不在图片上的点云，将落到2D框的点云作为前景点，2D框外点云作为背景点，得到粗糙的伪点云标签数据； 所述通过伪标签生成器处理粗糙的点云伪标签数据，获得训练的点云伪标签数据，具体为：通过对激光雷达点云数据每一行的深度距离进行聚类，每个点云获得唯一的聚类标签；伪标签生成器使用处理粗糙的伪点云标签数据后，再次对点的空间距离聚类得到训练的点云伪标签数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学技术大学，其通讯地址为：230002 安徽省合肥市金寨路96号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。