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！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测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：CN116665202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310657204.1，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测方法是由何立火;季毓淇;甘海林;唐杰浩;王笛;高新波;路文设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测方法，包括以下步骤；步骤1：获取原始点云数据；步骤2：将接收到的原始点云数据和目标边界框的坐标由三维直角坐标系转换为球坐标系；步骤3：将空间按照球坐标进行体素划分，将稀疏点云数据转换为稠密点云数据；步骤4：对每个体素进行体素特征编码，得到体素特征图；步骤5：对体素特征图利用异形三维卷积进行空间特征提取，得到密集特征图矩阵；步骤6：构建基于异形三维卷积的3D目标检测网络S；步骤7：对基于异形三维卷积的3D目标检测网络S进行训练。本发明利用异形三维卷积模块代替常用的对称卷积层进行体素空间特征的提取，获得体素的高维空间特征。该方法能有效降低3D卷积层计算量。

本发明授权一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异形三维卷积的球坐标下3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：通过激光雷达传感器获取原始点云数据； 步骤2：将接收到的原始点云数据和目标边界框的坐标表示由三维直角坐标系转换为球坐标系； 步骤3：将空间按照球坐标进行体素划分，将稀疏点云数据转换为稠密点云数据，实现每个体素中点云数量的均衡化，用于提高点云空间特征的利用率和特征提取的效率； 步骤4：对每个体素进行体素特征编码，得到尺度为i×j×k×4的体素特征图Fin； 步骤5：对获取的体素特征图Fin利用异形三维卷积进行进一步的空间特征提取，得到密集特征图矩阵Ft； 步骤6：构建基于异形三维卷积的3D目标检测网络S，并将密集特征图矩阵Ft输入该网络S； 步骤7：对基于异形三维卷积的3D目标检测网络S进行训练，得到该网络在KITTI数据集下的性能指标； 所述步骤5具体为： 所述异形三维卷积模块的输入层采用两个SubMConv3D卷积层结构对体素特征空间进行初步提取，然后利用三个三维异形卷积核提取局部空间特征； 所述异形三维卷积模块具体为： 步骤5.1，使用8个不同形态的异形三维卷积核进行卷积操作，根据雷达扫描的特点针对竖直和斜向表面进行优化； 步骤5.2，将设计的不同形态的卷积核利用掩码方式编码，掩码的长度为卷积核的最大边长的三次方，使用的异形三维卷积核进行设计，每个掩码位代表了一个空间位置，按照从左到右，从上到下方式编码； 步骤5.3，为满足步骤6中的区域建议网络的二维输入要求，需要应用索引矩阵将输出重新整理为特征矩阵，在模块的输出端使用一个SubMConv3D卷积层将空间维度从三维转换至d-θ平面中，并将获得的稀疏特征转换成密集的特征图矩阵输出Ft。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。