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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于毫米波雷达的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：CN118393506B 。

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：202410300842.2，技术领域涉及：G01S13/931；该发明授权基于毫米波雷达的目标检测方法是由赵毅峰;陆鹏;程可乙;王博;李欣彤设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达的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毫米波雷达的目标检测方法，获取无标签雷达热图数据和有标签雷达热图数据；构建编码器网络，采用对比学习的方式在无标签雷达热图数据上训练编码器网络，以得到编码器网络参数，并将编码器网络参数设置为不可学习；构建解码器网络，将解码器网络与训练好的编码器网络相连接，以得到编解码网络，并采用有标签雷达热图数据对编解码网络进行训练，以得到解码器网络参数；对训练后的编解码网络进行复制，以得到教师网络和学生网络，并采用无标签雷达热图数据和有标签雷达热图数据对教师网络和学生网络进行训练，以便采用训练好的学生网络进行目标检测；从而无需依赖于大量带标签的数据样本即可实现可靠的雷达目标检测。

本发明授权基于毫米波雷达的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无标签雷达热图数据和有标签雷达热图数据； 构建编码器网络，采用对比学习的方式在所述无标签雷达热图数据上训练所述编码器网络，以得到所述编码器网络参数，并将所述编码器网络参数设置为不可学习； 构建解码器网络，将所述解码器网络与训练好的所述编码器网络相连接，以得到编解码网络，并采用所述有标签雷达热图数据对所述编解码网络进行训练，以得到所述解码器网络参数； 对训练后的所述编解码网络进行复制，以得到教师网络和学生网络，并采用所述无标签雷达热图数据和所述有标签雷达热图数据对所述教师网络和学生网络进行训练，以便采用训练好的学生网络进行目标检测； 其中，采用对比学习的方式在所述无标签雷达热图数据上训练所述编码器网络，包括： 对所述无标签雷达热图数据进行第一数据增强，以得到第一数据序列，以及对所述无标签雷达热图数据进行第二数据增强，以得到第二数据序列； 将所述第一数据序列经过所述编码器网络和投影MLP头得到第一投射特征，以及将所述第二数据序列经过所述编码器网络和投影MLP头得到第二投射特征； 将所述第一投射特征经过预测MLP头得到第一预测特征，以及所述第二投射特征经过预测MLP头得到第二预测特征； 根据所述第一预测特征、所述第一投射特征间、所述第二预测特征和所述第二投射特征间计算所述对比学习的损失函数； 其中，根据以下公式得到所述对比学习的损失函数： ， 其中，表示第一投射特征；表示第二投射特征；表示第一预测特征；表示第二预测特征；表示二范数；表示向量的点积，stopgrad表示停止梯度操作。

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