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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种3D目标检测方法、装置和电子设备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：CN117037141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311039239.5，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种3D目标检测方法、装置和电子设备是由於俊;刘瑞宇;曹力设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D目标检测方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种3D目标检测方法、装置和电子设备，方法包括步骤：加载点云数据，用向量表示每一个点云，划分场景为多个体素，对每一个体素内进行随机点云下采样；对每个体素进行特征提取，获取每一个体素的特征，将提取后的体素特征保存在当前时刻的非空体素表中；将当前时刻每一位置的体素特征送入时序信息融合模块，得到融合了时序信息的体素特征；将上述体素特征送入空间信息融合模块，得到融合了时空信息特征图；将融合了时空信息的特征图，转化为BEV特征图；将BEV特征图接入2D特征提取网络和检测头网络进行目标检测，获得最终的预测结果。本发明可以更好的应对物体遮挡的情况，小物体会被更容易检测到，可以提高检测速度。

本发明授权一种3D目标检测方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤： （1）加载点云数据，对加载的点云数据预处理，使用向量表示每一个点云，划分场景为多个体素，同时对每一个体素编号，对每一个体素内进行随机点云下采样； （2）对每个体素进行特征提取，获取每一个体素的特征，对于每一个非空体素，将提取后的体素特征保存在当前时刻的非空体素表中，以便后续查找； （3）将当前时刻每一位置的非空体素特征送入时序信息融合模块，通过TimeHash函数找到上一时刻相对应位置的体素特征进行特征融合，此时当前时刻每一个体素特征融合了时序信息； （4）将融合时序信息后的体素特征送入空间信息融合模块，每一个体素分别与其周边局部非空体素特征融合，得到总的融合了时空信息的4维特征图； （5）将融合了时空信息的4维特征图送入BEV转化模块，转化为BEV特征图，便于加速后续检测推理； （6）将上一步得到的BEV特征图接入2D特征提取网络和检测头网络进行目标检测，获得最终的预测结果； 步骤（3）中，遍历当前时刻场景中每一个体素，首先判断当前体素是否是空体素，如果是空体素则直接不做任何处理，如果不为空体素，则将该体素的坐标位置传入TimeHash函数，获得对应的上一帧相同位置非空体素特征表所在的索引，然后获取上一帧的特征； 当前时刻t中的非空体素特征为（1,2C），上一时刻t-1中位置i的体素特征为1,2C,将两个体素特征平均分为四份，每一份的大小为（1，C2），每份的向量再加上位置编码得到最后要传入注意力编码器的特征向量，获取最终要传入注意力编码器的特征向量8（1,C2）； 在注意力编码器中，首先对传入的每一份向量进行计算，将每一个向量的组成一个矩阵用X表示，即X=（8，C2），获取Q,K,V，其中： 和是可学习到的线性变换矩阵； 将Q,K,V通过自注意力公式计算后，获得融合了上下特征的特征向量，总的自注意力的计算公式为： 其中，是Q,K矩阵的列数，即向量维度； 通过上一步注意力编码器后得到与输入维度相同的向量，即8个（C2）向量，通过将前四个向量按顺序拼接，获得最终的当前体素融合了时序信息的特征向量=（1,2C），随后对每个体素进行相同操作，一共需要操作LHW次。

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