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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种3D目标检测方法、系统、装置、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：CN120599598B 。

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：202511113222.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种3D目标检测方法、系统、装置、介质是由王璇;单坤;宋永超;阎维青;徐金东;赵金东设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D目标检测方法、系统、装置、介质在说明书摘要公布了：本发明涉及点云图像分析技术领域，具体为一种3D目标检测方法、系统、装置、介质；首先对目标点云数据中的点进行体素化和网格化，得到网格体素化点云；然后，筛选网格体素化点云中的前景点，经特征维度转化后进行若干次差分注意力处理、下采样处理和前景点更新标记处理，得到多尺度前景点云特征；接着，基于多尺度前景点云特征锁定感兴趣区域并采样关键点，并聚合不同范围邻域特征，经通道拼接融合多维度特征，再对感兴趣区域特征聚合与拼接，得到3D目标待检特征；最后，3D目标待检特征经目标检测处理，得到检测结果；运用在基于点云图像分析的3D目标检测领域，具有高效性和鲁棒性，可提升检测精度，增强对复杂环境的适应能力。

本发明授权一种3D目标检测方法、系统、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种3D目标检测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、获取目标点云数据，进行体素化后映射到网格坐标，得到网格体素化点云； S2、获取网格体素化点云中每个体素的点云特征均值，按照从大到小的顺序排列，将排序处于前k个的点云特征均值对应体素中心，作为前景点，并在网格体素化点云数据中进行标记，得到标记体素化点云； 将标记体素化点云进行特征维度转化，得到标记体素化点云特征；标记体素化点云特征经3次差分注意力处理、下采样处理和前景点更新标记处理，提取中间过程中下采样处理的输出，以及最终差分注意力处理的输出，得到多尺度前景点云特征； 差分注意力处理的对象为前景点，差分注意力处理的操作为： 步骤1、基于螺旋式的感受野方法，获取前景点的若干个邻居点，分别与前景点的位置作差，得到若干个邻居相对位置，再分别经编码处理，得到若干个邻居相对位置特征；邻居点为，在以前景点为中心，固定步长、固定曲率、固定圈数得到的螺旋线上的点； 步骤2、基于前景点特征，和与每个邻居点的邻居相对位置特征，以及每个邻居点特征，得到前景点查询特征、前景点与每个邻居点的键特征、值特征；前景点与每个邻居点的键特征和值特征，分别形成了键特征矩阵和值特征矩阵； 步骤3、将前景点查询特征，键特征矩阵和值特征矩阵，分别进行注意力头翻倍，得到前景点查询翻倍特征，翻倍键特征矩阵和翻倍值特征矩阵； 步骤4、基于前景点查询翻倍特征和翻倍键特征矩阵，得到注意力翻倍权重；注意力翻倍权重经差分权重调节处理，得到注意力差分权重； 步骤5、基于注意力差分权重和翻倍值特征矩阵，得到初始差分注意力特征；初始差分注意力特征经残差连接和前馈神经网络处理，得到前景点差分注意力特征，用于执行下采样的操作； S3、基于多尺度前景点云特征，获取网格体素化点云的感兴趣区域，经采样处理，得到关键点；感兴趣区域的获取方法为：将S2中最终差分注意力处理的输出对应的前景点云特征，作为目标前景点云特征；将目标前景点云特征转化为热力图，热力图中热力值大于热力值阈值对应的区域，作为关键区域；将关键区域在网格体素化点云中对应位置，作为感兴趣区域； 分别将标记体素化点云特征和多尺度前景点云特征中，每个关键点对应点云的不同范围邻域点云集合，进行聚合处理，得到若干个尺度的关键点邻域聚合特征，沿通道维度进行拼接，得到关键点通道聚合特征； 基于关键点通道聚合特征，将网格体素化点云的感兴趣区域进行特征聚合处理后，经特征拼接，得到3D目标待检特征； S4、3D目标待检特征经目标检测处理，得到3D目标检测结果。

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