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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种节约标注数据的点云3D物体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：CN115731543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211496358.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种节约标注数据的点云3D物体检测方法是由杨鸿辉;蔡登;何晓飞设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种节约标注数据的点云3D物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种节约标注数据的点云3D物体检测方法，包括：1给定激光雷达点云，将激光雷达点云进行网格化，将得到的若干分布规则的柱子通过多层感知机，转化为每个柱子的特征向量；2将得到的柱子进行随机掩码，丢弃一部分柱子；3将未被丢弃的柱子输入编码器中；4将编码器输出的柱子输入到解码器中，恢复被丢弃的那部分柱子的特征；5通过恢复后的柱子特征进行重建，重建出每个柱子里面包含的点云，计算重建的点云与真实点云间的损失函数；6重复上述步骤，将预训练后的参数直接加载到3D物体检测模型中，使用少量有标注数据进行微调后进行应用。本发明可以在保证检测效率和精度的前提下，节约标注数据的数量。

本发明授权一种节约标注数据的点云3D物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种节约标注数据的点云3D物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1给定激光雷达点云，将激光雷达点云进一步进行网格化，将得到的若干分布规则的柱子通过多层感知机，将点云特征转化为每个柱子的特征向量； 2将得到的柱子进行随机掩码，随机丢弃一部分柱子； 3将步骤2中未被丢弃的柱子输入到编码器中，通过编码器后，输出的每个柱子都包含了高维语意特征和低维几何特征；具体过程为： 3-1将未被丢弃的柱子输入到包含三个阶段的编码器中，每个阶段的编码器包含：稀疏卷积、transformer层以及子流形卷积； 3-2首先将柱子输入到稀疏卷积中进行下采样； 3-3再将下采样后的柱子输入到transformer层中来捕获柱子间的长距离关系； 3-4最后将稀疏卷积出来的低维几何特征和transformer层出来的高维语义特征通过跳连接相加，并通过子流形卷积融合两者特征，得到多尺度柱子特征； 4将编码器输出的柱子输入到生成式解码器中，用于恢复被丢弃的那部分柱子的特征；具体过程为： 4-1将得到的多尺度柱子特征输入到生成式解码器中； 4-2生成式解码器首先通过转置卷积将多尺度柱子特征统一到相同的尺度； 4-3再将统一后的特征输入到一层卷积核为3的卷积中，通过卷积自动恢复被随机丢弃柱子的特征； 5通过恢复后的柱子特征进行重建，重建出每个柱子里面包含的点云，计算重建的点云与真实点云间的损失函数； 6重复步骤1～5进行预训练，将预训练后编码器和解码器的参数直接加载到3D物体检测模型中，使用少量有标注数据进行微调后进行点云3D物体检测的应用。

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