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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116246096B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211648986.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法是由趙攀;項(xiàng)志宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法。首先，構(gòu)建已知數(shù)據(jù)集中各幀點(diǎn)云對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入點(diǎn)云；接著構(gòu)建PAD?Net，PAD?Net由教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)之間通過特征蒸餾模塊相連組成，將網(wǎng)絡(luò)輸入點(diǎn)云輸入到PAD?Net的教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)PAD?Net進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)作為最終前景點(diǎn)云檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；最后激光雷達(dá)實(shí)時(shí)采集點(diǎn)云并疊加保存的歷史時(shí)刻點(diǎn)云，獲得實(shí)時(shí)輸入點(diǎn)云序列，將實(shí)時(shí)輸入點(diǎn)云序列輸入最終前景點(diǎn)云檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，預(yù)測(cè)獲得當(dāng)前時(shí)刻所有目標(biāo)的類別和定位信息。本發(fā)明能夠有效克服單幀點(diǎn)云固有的稀疏性缺陷，提升對(duì)遮擋嚴(yán)重、距離較遠(yuǎn)的困難目標(biāo)的檢測(cè)效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于前景強(qiáng)化知識(shí)蒸餾的點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 1構(gòu)建已知數(shù)據(jù)集中各幀點(diǎn)云對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入點(diǎn)云； 2構(gòu)建前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)PAD-Net，前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)PAD-Net由教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和特征蒸餾模塊組成，教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)之間通過特征蒸餾模塊相連，將已知數(shù)據(jù)集中各幀點(diǎn)云對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入點(diǎn)云輸入到前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)PAD-Net的教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)PAD-Net進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的前景點(diǎn)云對(duì)齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)作為最終前景點(diǎn)云檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)； 3激光雷達(dá)實(shí)時(shí)采集點(diǎn)云并疊加保存的歷史時(shí)刻點(diǎn)云，獲得實(shí)時(shí)輸入點(diǎn)云序列，將實(shí)時(shí)輸入點(diǎn)云序列輸入最終前景點(diǎn)云檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，預(yù)測(cè)獲得當(dāng)前時(shí)刻所有目標(biāo)的類別和定位信息； 所述教師檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)相同，學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括體素化模塊、特征提取模塊和檢測(cè)模塊，學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入作為體素化模塊的輸入，體素化模塊經(jīng)特征提取模塊后與檢測(cè)模塊相連，特征提取模塊的輸出輸入到特征蒸餾模塊中，檢測(cè)模塊的輸出作為學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出； 所述特征蒸餾模塊中，首先，將學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的特征提取模塊的輸出經(jīng)卷積層后，獲得蒸餾最終特征圖，再根據(jù)學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出中的回歸值，生成學(xué)生檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出中置信度大于預(yù)設(shè)錨框置信度閾值thanch_keep的錨框?qū)?yīng)的3D包圍框，當(dāng)前3D包圍框與當(dāng)前幀點(diǎn)云檢測(cè)真值框級(jí)聯(lián)后獲得特征蒸餾框，接著將特征蒸餾框投影到鳥瞰視角，獲得鳥瞰蒸餾框，鳥瞰蒸餾框所在區(qū)域作為重點(diǎn)區(qū)域，將蒸餾最終特征圖上位于鳥瞰蒸餾框內(nèi)的像素點(diǎn)的特征蒸餾損失權(quán)重置為1，否則置為0，由所有為1的特征蒸餾損失權(quán)重組成重點(diǎn)區(qū)域權(quán)重，利用重點(diǎn)區(qū)域權(quán)重對(duì)蒸餾最終特征圖進(jìn)行特征蒸餾。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。