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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利目标检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115147692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210652975.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权目标检测方法、装置、电子设备及存储介质是由田永林;刘宇航;王飞跃;王晓设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：基于待检测的点云数据确定前景图和俯视图；对所述前景图进行特征提取，得到所述点云数据的语义特征；对所述俯视图进行二维网格划分，并基于划分所得的二维网格确定所述点云数据的几何特征；基于所述点云数据的语义特征和几何特征，进行目标检测。本发明提供的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，融合了点云数据的语义特征和几何特征，补充了丰富的特征信息，提高了目标检测的精度和准确率。

本发明授权目标检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 基于待检测的点云数据确定前景图和俯视图； 对所述前景图进行特征提取，得到所述点云数据的语义特征； 对所述俯视图进行二维网格划分，并基于划分所得的二维网格确定所述点云数据的几何特征； 基于所述点云数据的语义特征和几何特征，进行目标检测；所述几何特征用于反映各个点所处的二维网格中的特征，或反映各个点与网格整体的特征； 所述基于所述点云数据的语义特征和几何特征，进行目标检测，包括： 基于所述点云数据的语义特征和几何特征，确定所述点云数据中各点的融合特征；所述融合特征反映从前景视角上的语义特征和俯视视角上的几何分布的位置特征； 对划分所得的非空二维网格的中心点进行聚类，得到多个中心点集； 基于所述多个中心点集，对所述点云数据中各点的融合特征进行聚合提取和分散操作，得到俯视特征图；所述聚合提取是指利用点集特征聚合网络，聚合二维网格点集特征；所述分散操作是指依据点云数据中各点的坐标，将三维空间下的点云数据的各点划分至其俯视图对应的网格； 基于所述俯视特征图，进行目标检测； 所述基于所述俯视特征图，进行目标检测，包括： 对所述俯视特征图进行多尺度特征提取，得到所述俯视特征图在多个尺度下的特征； 基于所述俯视特征图在所述多个尺度下的特征的均值，确定所述多个尺度的融合权重； 基于所述多个尺度的融合权重，对所述俯视特征图在所述多个尺度下的特征进行聚合，得到聚合特征； 基于所述聚合特征进行目标检测。

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