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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基于噪声数据的半监督三维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：CN117115555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311188737.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于噪声数据的半监督三维目标检测方法是由赵峰;祁禹坤;陈泽徽设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声数据的半监督三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于噪声数据的半监督三维目标检测方法，包括获取目标检测的数据集，该数据集包括标记数据集和未标记数据集；用标记数据集训练平均教师框架中的教师模型；用训练后的教师模型对未标记数据集进行推理，在未标记数据集上生成伪标签，得到伪标签数据集；从标记数据集和伪标签数据集中进行采样，利用抗噪声实例监督模块和密集特征一致性约束模块对噪声进行监督，获取有用信息，从而训练学生模型；用训练后的学生模型去进行检测任务。通过对无标签数据的软任务监督和无监督特征一致性正则化，提高了模型对于噪声伪标签的容忍度，并且提高了模型的泛化能力，本发明所述方法能够对三维目标进行有效检测，达到较高的精度。

本发明授权一种基于噪声数据的半监督三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声数据的半监督三维目标检测方法，包括以下步骤： 步骤一，获取目标检测的数据集，该数据集包括标记数据集和未标记数据集； 步骤二，用步骤一获得的标记数据集训练平均教师框架中的教师模型； 步骤三，用步骤二中训练后的教师模型对步骤一中获得的未标记数据集进行推理，在未标记数据集上生成伪标签，得到伪标签数据集； 步骤四，从步骤一获得的标记数据集和步骤三得到的伪标签数据集中进行采样，利用抗噪声实例监督模块和密集特征一致性约束模块对噪声进行监督，获取有用信息，并通过分类损失函数回归损失函数Lreg和一致性损失函数Lconsist训练学生模型； 步骤五，用步骤四中训练后的学生模型去进行检测任务，得到检测结果； 抗噪声实例监督模块分为分类模块和回归模块，分类模块进行分类和回归模块进行回归是目标检测中的两个过程，没有先后顺序，分类确定检测目标的类别，回归确定检测目标的具体检测框； 分类模块将置信度c作为衡量伪标签质量的指标，根据置信度c以及学生模型预测结果与学生模型匹配的伪标签之间的交并比τ，将分类标签软化为在0到1范围内的值，并且将其视作真实结果框本身的质量和学生模型学习能力的结合； 回归模块将每个边界框进行学生模型中的网络预测，建模为给定特征向量x的高斯分布h：σx；其中μx和σx表示学生模型中的网络预测的每个回归项的均值和方差，表示高斯分布的符号； 密集特征一致性约束模块用激光雷达点云数据作为输入，采用旋转、翻转操作对输入数据进行增强，对于给定的一个点云框架P和一组数据增强策略A，从A中随机抽取两个变换A1和A2，并将A1和A2应用于P，以生成两种不同的点云视图P1和P2，随后将增强的点云输入到点特征提取器中，生成鸟瞰图的特征；将获得的鸟瞰图特征反向返回到原始空间，并记录变换过程，得到返回后的特征和

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