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龙图腾网恭喜苏州科技大学申请的专利基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质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：CN116704464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310706306.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质是由金宇锋;李兴通;刘仪婷;薛俊;钱星铭;肖昊;陶重犇设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质，包括：步骤一，进行集合抽象：设计一种集合抽象层，所述集合抽象层由采样层、分组层和点网络层组成；步骤二：将D‑FPS和FS输出结果并行输入到体素特征编码与自注意力机制层中，构成辅助任务学习网络；步骤三：在候选生成层中，使用F‑FPS中的代表性点作为初始中心点，初始中心点在它们相对位置的监督与辅助网络中心点估计的修正下，转移至其相应实例，从而生成新的候选点；步骤四，数据增强。本发明的有益效果是：本发明的目标检测精度高，实时性好，可泛化能力强，可以满足自动驾驶应用场景下，目标检测在线处理和高精度的要求。

本发明授权基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，进行集合抽象：设计一种集合抽象层，所述集合抽象层由采样层、分组层和点网络层组成，所述采样层首先从输入点中选择一组点，这些点定义了局部区域的质心，给定输入点{x1，x2，x3，...，xn}，使用迭代最远点采样FPS，即欧式空间最远点采样D-FPS选择一个点的子集{x1i，xi2，xi3，...，xim}；然后再分别用F-FPS和D-FPS的融合采样策略FS对点进行采样，并将这两个集合放在A层中进行分组操作，F-FPS表示特征最远点采样；所述分组层通过在质心周围寻找邻接点来构造相应局部区域集；所述点网络层使用一个微型点网络将局部区域模式编码为特征向量，给定一个无序点集{x1，x2，x3，...，xn}；当时，可以定义一个集合函数它将一组点映射到一个向量；步骤二：将D-FPS和FS输出结果并行输入到体素特征编码与自注意力机制层中，构成辅助任务学习网络，所述辅助任务学习网络能够监督学习点云中的几何结构信息，并引导骨干网络对不同阶段的中间特征进行学习，从而获得点云的细粒度结构信息；步骤三：在候选生成层中，使用F-FPS中的代表性点作为初始中心点，初始中心点在它们相对位置的监督与辅助网络中心点估计的修正下，转移至其相应实例，从而生成新的候选点；步骤四，数据增强：首先使用一般邻近分布用于构建虚拟训练示例；然后，使用高斯噪声扰动对点云进行偏移，最后，对每一个边界框进行随机旋转和平移，并遵循平均分布Δθ1∈[-π4，+π4]；同时，添加随机变换Δx，Δy，Δz。

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