清华大学深圳国际研究生院李志恒获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型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：CN116152579B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310307131.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型是由李志恒;黄迪和设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型，方法包括：S1、实时采集物体的点云数据帧；S2、对所述点云数据帧进行点云体素化，得到初始体素；S3、通过基于离散Transformer的3D骨干网络从所述初始体素中提取包含动态信息和静态信息的体素特征；S4、将步骤S3最终输出的体素特征映射到BEV空间得到对应的2DBEV特征；S5、所述2DBEV特征通过Neck网络送入3D目标检测器，进行3D目标检测，得到物体在3D空间中的物体属性信息。
本发明授权基于离散Transformer的点云3D目标检测方法与模型在权利要求书中公布了：1.一种基于离散Transformer的点云3D目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、实时采集物体的点云数据帧； S2、对所述点云数据帧进行点云体素化，得到初始体素； S3、通过基于离散Transformer的3D骨干网络从所述初始体素中提取包含动态信息和静态信息的体素特征； 所述基于离散Transformer的3D骨干网络使用离散Transformer模块提取体素化点云的静态信息与动态信息； 其中，离散Transformer模块先通过下采样3D稀疏卷积得到下采样的体素，作为离散注意力机制的查询特征，再使用子流形3D稀疏卷积提取体素的静态特征，使用离散注意力机制提取体素的动态特征，并将动态特征与静态特征沿通道维度进行拼接作为输出特征； S4、将步骤S3最终输出的体素特征映射到BEV空间得到对应的2DBEV特征； S5、所述2DBEV特征通过Neck网络送入3D目标检测器，进行3D目标检测，得到物体在3D空间中的物体属性信息。
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