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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于4D毫米波雷达点云的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：CN116486396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310396423.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于4D毫米波雷达点云的3D目标检测方法是由郝洁;周一男;吴强设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于4D毫米波雷达点云的3D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4D毫米波雷达点云的3D目标检测方法，通过4D毫米波雷达点云增密模块和多尺度注意力特征提取模块解决当前4D毫米波雷达点云较为稀疏，缺少目标语义信息等问题。该方法包括对输入的4D毫米波雷达点云进行增密，然后将点云空间的体素中的点做特征平均，并将体素中的点送入3D骨干网络进行卷积处理，进而得到不同尺度不同高度下的3D特征，最后得到BEV的特征数据后进行特征提取，实现目标物体的3D框位置大小、分类、方向的预测。

本发明授权一种基于4D毫米波雷达点云的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达点云的3D目标检测方法，其特征在于：所述方法通过4D毫米波雷达点云增密模块和多尺度注意力特征提取模块进行4D毫米波雷达点云特征的提取，实现目标物体3D包围框的回归，包括如下步骤： 1输入的4D毫米波雷达点云进行增密操作，将每一个原始雷达点作为关键点，每一个关键点都有相应的三维位置向量vi和特征向量fi，对于每个关键点进行偏移处理，随后将关键点和原始点云进行相加，得到密集的4D毫米波雷达点云数据； 2用步骤1得到的点云数据将整个点云空间分为L*W*H的体素，然后对每个体素中的点做特征平均，得到每一个体素的特征，并将体素中的点送入3D骨干网络； 3基于三维稀疏卷积对3D骨干网络进行3d稀疏特征的采样，包括基于SpatiallySparseConvolution执行步长以1、或2的整数倍进行采样，还包括在3d稀疏特征的融合处理上，将体素的特征采样划分为两个及以上的分支进行处理，最后将不同的分支下的3D稀疏特征转为体素下的3D特征，并在高度的维度上拼接，得到不同尺度不同高度下的3D特征； 4根据步骤3得到的3D特征利用SEattention中的Squeezeandexcitation操作，提取全局信息并生成权重向量，接着将权重向量与原始3D特征在高度的维度上相乘，包括对其中的部分特征进行增强，得到特征增强后的3D特征； 5将含有高度的3D特征压缩为2D的BEV特征，在获得BEV的特征数据后，对该特征在BEV的视角上进行特征提取、拼接，最后送入检测头； 6检测头RPN网络生成三个分支，分别对目标物体的3D框位置大小、分类、方向进行预测。

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