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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种类别引导中心点邻域搜索半径的三维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：CN116468950B 。

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：202310440172.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种类别引导中心点邻域搜索半径的三维目标检测方法是由项志宇;华明;张志远设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类别引导中心点邻域搜索半径的三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类别引导中心点邻域搜索半径的3D目标检测方法，包括如下：1激光雷达点云不改变点云的结构，在数据预处理阶段，需将不同场景采集的点云均降采样到一个固定数值N，作为神经网络的输入；2建立神经网络结构，利用已知的目标检测数据集对神经网络结构进行训练，设置总的损失函数对神经网络输出进行监督，获取完成训练的神经网络结构参数；3将自动驾驶场景下激光雷达采集的点云输入到训练完成的神经网络结构中，输出神经网络的类别信息和3D预测框的回归残差，根据当前场景的分类结果和回归残差进行3D预测框的计算，获取最终的预测结果。本发明方法可为自动驾驶真实场景下的3D目标检测提供解决方案。

本发明授权一种类别引导中心点邻域搜索半径的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种类别引导中心点邻域搜索半径的3D目标检测方法，其特征在于，包括如下： 1激光雷达点云基于点的表现形式，不改变点云的结构，最大程度保留点云原始的3D几何信息；在数据预处理阶段，需将不同场景采集的点云均降采样到一个固定数值N，作为神经网络的输入； 2建立神经网络结构，利用已知的目标检测数据集对神经网络结构进行训练，设置总的损失函数对神经网络输出进行监督，获取完成训练的神经网络结构参数； 3将自动驾驶场景下激光雷达采集的点云输入到训练完成的神经网络结构中，输出神经网络的类别信息和3D预测框回归残差，根据当前场景的分类结果和回归残差进行3D预测框的计算，获取最终的预测结果； 所述步骤2中，神经网络结构包括如下：基于点的特征提取主干网络、中心点生成模块、中心点邻域搜索半径生成模块、基于通道级注意力机制的中心点特征聚合模块和基于点锚框机制的检测头模块；点云的原始特征输入到基于点的特征提取主干网络中，进行特征提取，中心点生成模块和中心点邻域搜索半径生成模块并行在后，为后面基于通道级注意力机制的中心点特征聚合模块提供中心点3D坐标和中心点类别信息，基于通道级注意力机制的中心点特征聚合模块得到最终的中心点实例级特征向量，基于点锚框机制的检测头模块与所述中心点特征聚合模块相连，对最终的中心点实例级特征向量进行预测分类，作为神经网络的输出； 所述步骤3中，根据神经网络的输出来计算3D预测框分类置信度和3D预测框的输出来计算3D预测框的参数，计算公式如下： ； ； ； 其中，分别表示最终3D预测框的坐标、尺寸、朝向，分别表示3D锚框的坐标、尺寸、朝向，分别表示网络的输出结果。

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