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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的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：CN120147749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510315488.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的方法是由刘建圻;李文祥;卢澍楠;尹秀文;张凡龙;尹宇设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的方法，涉及计算机视觉技术领域，包括构建已训练良好的多模态专家模型、构建基于模块感知的遗传通道搜索剪枝策略、根据剪枝策略构建多模态3D学生模型、构建教师模型对学生模型联合损失蒸馏策略，并进行训练和基于知识蒸馏后的学生模型进行3D目标检测五个步骤；本发明提高了模型的结构与性能，还在保证较高检测精度的前提下，显著减少了模型的参数量和计算量。通过减少冗余参数和计算量，模型的推理速度得到了大幅提升，这使得该方法特别适合应用于嵌入式设备和其他计算资源有限的场景，从而推动了3D目标检测技术在实际应用中的普及。

本发明授权一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用剪枝和蒸馏加速3D物体检测的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、构建已训练良好的多模态专家模型 获取训练成熟的基于图像和激光雷达融合的多模态3D目标检测模型作为教师模型，其中教师模型包括图像特征提取网络、激光雷达点云特征提取网络、多模态BEV特征融合模块、共享BEV特征提取模块和3D目标检测头，然后构建数据集，并进行数据处理，得到处理后的数据集，将其输入教师模型中，进行特征提取，获得特征图； 步骤二、构建基于模块感知的遗传通道搜索剪枝策略 对教师模型的各个模块分层次构建基于模块感知的遗传通道搜索剪枝策略，根据遗传算法，对各模块的通道进行分别编码； 步骤三、根据剪枝策略构建多模态3D学生模型 构建一个图像和激光雷达点云融合的3D目标检测模型作为学生模型，通过步骤二选出最优个体，根据选出的最优个体，即模块的最优通道选择，将最优通道的权重赋值给学生模型对应模块的通道，其他未被选择的通道，其权重被置为0，为待剪枝的通道，每个模块的选出的通道的权重依次取出，赋值给学生模型，迭代步骤二中的过程，计算适应度值，最终形成通道数量及结构最优的学生模型，所述步骤三中，构建BEV特征损失的具体步骤为： 采样教师模型和学生模型中对应位置的BEV特征，其中包含图像BEV特征、激光雷达点云BEV特征、多模态融合BEV特征；利用真实框，生成与上述三种BEV特征大小相同的掩码；将掩码与各BEV特征点乘，形成前景感知的BEV特征，从而计算教师和学生模型的、、特征损失，分别为、、；所述图像BEV特征损失、激光雷达BEV特征和多模态融合BEV特征相加组成总BEV特征损失； 步骤四、构建教师模型对学生模型联合损失蒸馏策略，并进行训练 构建教师模型对学生模型联合损失蒸馏策略，得到教师模型对学生模型的知识蒸馏的损失为BEV特征损失和预测结果损失，总体损失，由此通过多类联合损失，传递不同的知识给学生模型，再对学生模型进行监督训练； 步骤五、基于知识蒸馏后的学生模型进行3D目标检测 基于通过剪枝和蒸馏策略，以及训练好的学生模型，进行3D目标检测任务，其中数据传入与图像处理、增强的方法与步骤一相同。

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