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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于状态空间模型的3D点云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：CN119741697B 。

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：202411879129.4，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法是由刘明杰;魏宇;严凤琴;陈宝贺;盘双江;景晓庆;袁朋;万凯林;朴昌浩;张庆熙设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶环境感知领域，具体涉及一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法；包括：采集道路场景点云数据并对待检测目标进行标注；将点云数据划分为规则的体素网格，采用体素编码模块对体素网格进行特征编码获取体素特征；将体素特征输入到3D骨干网络进行处理，得到多尺度融合特征；将多尺度融合特征投影到BEV空间，并使用2D骨干网络提取BEV特征；使用头部网络对BEV特征进行处理，得到目标检测结果；根据目标检测结果和点云标签计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的模型；使用训练好的模型进行目标检测；本发明不仅提高了模型检测精度还加快了推理速度。

本发明授权一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的3D点云目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的道路场景点云数据并将其输入到训练好的点云目标检测模型中进行处理，得到目标检测结果； 点云目标检测模型的训练过程包括： S1：采集道路场景点云数据并对待检测目标进行标注； S2：将点云数据划分为规则的体素网格，采用体素编码模块对体素网格进行特征编码，得到体素特征； S3：将体素特征输入到3D骨干网络进行处理，得到多尺度融合特征；所述3D骨干网络包括四个编码块、三个解码块和三个特征增强模块；编码块和解码块均由多个ZOMB模块和稀疏卷积层交替连接组成；四个编码块输出特征分别为{fd1,fd2,fd3,fbottom}，将{fd1,fd2,fd3}分别输入到三个特征增强模块进行横向特征增强，得到增强之后的特征{fm1,fm2,fm3}；fbottom经过上采样处理后与fm3作为第三个解码块的输入；三个解码块的输出特征分别为{fu1,fu2,fu3}，fu3经过上采样处理后与fm2作为第二个解码块的输入，fu2经过上采样处理后与fm1作为第一个解码块的输入；将{fu1,fu2,fu3,fbottom}进行相加并归一化，得到多尺度融合特征f3d_out；其中，ZOMB模块由位置嵌入、Z-Order曲线排序和状态空间模型组成； 特征增强模块对输入特征的处理过程包括：将输入特征进行一次卷积核大小为1,1,1的稀疏卷积，得到中间特征；将中间特征送入三个分支，第一个分支为对中间特征作卷积核大小为3,3,3的稀疏卷积处理；第二个分支为对中间特征进行压缩后于输入特征进行残差连接；第三个分支不作处理；三个分支的输出进行加权求和，得到特征增强模块的输出特征； S4：将多尺度融合特征投影到BEV空间，并使用2D骨干网络提取BEV特征； S5：使用头部网络对BEV特征进行处理，得到目标检测结果； S6：根据目标检测结果和点云标签计算模型总损失；使用优化器根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的点云目标检测模型。

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