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龙图腾网获悉领目科技(上海)有限公司申请的专利一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D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：CN115393843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211109199.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D目标检测方法是由马栋梁;吴欣宇;瞿鑫设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D目标检测方法，属于自动驾驶技术领域。本发明包括：获取图像，确定锚框预设计，对输入的图像进行预处理后输入到主干特征提取网络中，提取语义信息，对输出的特征图进行分类分支和回归分支，对类别信息和回归信息进行后处理操作，得到RGB图像中目标的类别和3D边界框。在单目3D目标检测的深度估计中利用深度动态中心差分卷积代替传统卷积，深度动态操作使网络同时考虑到了深度信息、局部的尺寸信息和每个样例的几何信息，中心差分进一步地提高了网络在每个像素上的细化程度，且只使用了简单的计算，没有占用过多的内存。提高了深度估计的准确性，最终提高了单目3D目标检测的精度。

本发明授权一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度动态中心差分卷积的单目3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤Ⅰ.获取图像，确定锚框预设计，对输入的图像进行预处理后输入到主干特征提取网络中； 步骤Ⅱ.从主干特征提取网络中提取语义信息，输出特征图； 步骤Ⅲ.对特征图进行分类分支和回归分支预测，得到类别信息和回归信息； 所述回归分支以1个深度动态中心差分卷积模块和1个卷积模块预测主干特征提取网络输入的特征图，得到输出张量RB,H,W,12*num_anchors，其中B为批处理的大小，W和H为特征图的尺寸，num_anchors为每个像素的锚数； 在由主干计算特征图后，以地面假设来输出深度图；使用深度动态中心差分卷积模块计算深度图； 步骤Ⅳ.对类别信息和回归信息进行后处理操作，得到RGB图像中目标的类别和3D边界框； 步骤Ⅳ中所述后处理操作为对分类张量C和回归张量R进行后处理，使用非极大值抑制算法，得到最终的目标检测结果； 所述深度动态中心差分卷积的公式为：，其中，outputcd’为中心差分卷积输出结果，WDDxn为深度动态得到的卷积核，xc为中心位置，xn为各像素值，σ为超参数0.7； ；其中是从注意力模块中学习得到的，k是专家的数量默认值为8，是初始的卷积值，是最终输出的权重； ；从注意模块中得到tx，可分为自适应平均池化、扁平层、全连接层和sigmoid归一化四个步骤。

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