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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法及装置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：CN119689430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411840206.5，技术领域涉及：G01S7/48；该发明授权基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法及装置是由刘福洋;梅继林;胡瑜设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法和装置，包括：构建由特征编码器、噪声预测器和匹配模块组成的去噪模型，获取已标注边界框和真实类别的四维雷达点云，作为训练数据；特征编码器提取训练数据的聚合特征；噪声预测器根据聚合特征，得到预测点云，预测点云中各位置数据点均具有预测类别；匹配模块将预测点云与训练数据对齐后得到去除噪声的预测点掩码，将预测点掩码输入分类模型，得到训练数据中目标区域及其对应的预测类别；根据目标区域和边界框构建边界损失，根据预测类别和真实类别构建类别损失；根据边界损失和类别损失，训练去噪模型；将待去噪的四维雷达点云输入训练完成后的去噪模型，得到四维雷达去噪结果点云。

本发明授权基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达监督的跨模态四维雷达去噪方法，其特征在于，包括： 初始步骤、构建由特征编码器、噪声预测器和匹配模块组成的去噪模型，获取已标注边界框和真实类别的四维雷达点云，作为训练数据； 训练步骤，该特征编码器提取该训练数据的聚合特征；该噪声预测器根据该聚合特征，得到预测点云，预测点云中各位置数据点均具有预测类别；该匹配模块将预测点云与该训练数据对齐后得到去除噪声的预测点掩码，将该预测点掩码输入分类模型，得到该训练数据中目标区域及其对应的预测类别；根据该目标区域和该边界框构建边界损失，根据该预测类别和该真实类别构建类别损失；根据该边界损失和该类别损失，训练该去噪模型； 去噪步骤，将待去噪的四维雷达点云输入训练完成后的该去噪模型，得到四维雷达去噪结果点云； 其中该训练数据包括：拍摄相同场景下的激光雷达点云和四维雷达点云； 该训练步骤包括：将该激光雷达点云与该四维雷达点云对齐，并将该激光雷达点云以体素的形式生成有监督的点掩码，使用该预测点掩码和该有监督的点掩码进行匹配，得到跨模态监督损失；根据该边界损失、该类别损失和该跨模态监督损失，训练该去噪模型。

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