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龍圖騰網獲悉無錫學院;無錫亮源激光技術有限公司申請的專利結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120451513B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510929945.X，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法是由李紅旭;盧益濤;郭美嬋;苑欣晁;張永宏;馮小明;王興輝;遲榮華;李世雨設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法，屬于目標檢測技術領域。該方法包括：獲取待檢測圖片的三維點云數據；利用稀疏卷積網絡提取體素化后三維點云數據的體素特征；將體素特征投影到鳥瞰視角表示上，生成鳥瞰圖；采用空間和通道協同注意力機制提取鳥瞰圖的增強特征；對原始三維點云數據下采樣，得到關鍵點，對關鍵點進行二次優化；利用增強的擴展體素集抽象模塊，將體素特征和鳥瞰圖聚合到相應的關鍵點上，得到待檢測圖片最終的特征；通過3D提案細化，得到預測包圍框。本發明提高了三維目標檢測模型的魯棒性，增加了泛化能力。

本發明授權結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.結合注意力機制與體素特征聚合的三維目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待檢測圖片的三維點云數據； 將三維點云數據進行體素化，利用稀疏卷積網絡提取體素化后三維點云數據的體素特征； 將體素特征投影到鳥瞰視角表示上，生成鳥瞰圖； 采用空間和通道協同注意力機制提取鳥瞰圖的增強特征； 對原始三維點云數據下采樣，得到關鍵點，對關鍵點進行二次優化，將多級特征收斂到關鍵點； 利用增強的擴展體素集抽象模塊，將體素特征和鳥瞰圖聚合到相應的關鍵點上，得到待檢測圖片最終的特征； 通過3D提案細化，得到預測包圍框； 對原始三維點云數據下采樣，得到關鍵點，對關鍵點進行二次優化，將多級特征收斂到關鍵點的步驟包括： 步驟501，輸入點云數據集為，其中是輸入點的數量，是每個點的特征維度，目標是從中選出具有代表性的子集，其中是子集中采樣的點數；為每個輸入點分配一個采樣權重，權重通過點云特征和一個可學習的權重矩陣來計算，公式為： ， ， 其中，表示第j個點的采樣權重，是可學習的權重矩陣，表示第j個點的采樣得分，k表示第k個采樣點，是軟采樣的輸出，T表示轉置； 步驟502，在訓練時，Gumbel-Softmax采樣生成連續的軟采樣輸出，公式為： ， 式中，表示通過Gumbel-Softmax得到的采樣結果；是點的采樣概率分數，是從Gumbel分布中采樣的噪聲，是退火溫度參數； 經過軟采樣后得到關鍵點，公式為： ， 式中，N表示關鍵點特征的個數，表示經過關鍵點特征，是原始點云的特征子集； 步驟503，將關鍵點輸入至文本融合模塊，通過PointNet++特征提取網絡提取點云特征，得到特征點，根據特征點計算調制特征g，公式為： ， 其中，是可學習的權重矩陣，是偏置項，σ是Sigmoid激活函數； 利用調制特征g對特征點進行門控處理，得到上下文門控后的特征，公式為： ， 式中，是另一組可學習的權重矩陣； 利用增強的擴展體素集抽象模塊，將體素特征和鳥瞰圖聚合到相應的關鍵點上，得到待檢測圖片最終的特征的步驟包括： 步驟601，以每個關鍵點的位置為中心，在第m層的體素特征層中進行鄰域搜索，在半徑內找到鄰近的非空體素特征，并將非空體素特征聚合； 步驟602，使用PointNet深度學習模型對關鍵點的鄰域特征進行隨機采樣和非線性變換，然后通過最大池化將不同數量的鄰域特征映射成一個固定大小的特征向量，為每一個關鍵點生成多尺度特征，公式為： ， 式中，是通道維度上的最大池化；為一個多層感知機，用于將體素特征和相對位置特征進行非線性變換；表示隨機采樣；表示不同的分辨率層；和為層中第個體素的特征向量和三維坐標；是第層半徑，、分別表示第層所有非空體素的坐標、特征集合； 步驟603，將所有多尺度特征進行融合，形成3D的多尺度特征； 步驟604，將鳥瞰圖、鳥瞰圖的增強特征以及上下文門控后的特征，聚合到多尺度特征上，得到最終的特征F，公式為： ， 式中，為二維鳥瞰圖，為鳥瞰圖的增強特征圖。

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