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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利一种基于RGBD数据和视锥体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：CN116091762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310206400.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于RGBD数据和视锥体的三维目标检测方法是由张雪松;石琳琳设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGBD数据和视锥体的三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RGBD数据和视锥体的三维目标检测方法，包括：根据所述场景的RGB图像，获取场景的RGB图像的特征图像；将场景的RGB图像的特征图像输入至区域生成网络中，获取待检测物体的边界框与待检测物体的类别向量；根据所述待检测物体的边界框和所述场景的深度图像，获取3D视锥体点云；将3D视锥体点云中的点的位置坐标和待检测物体的类别向量，输入至加入注意力机制的PointNet网络，获取待检测物体的中心点坐标；进而获取待检测物体的3D边界框的参数，对三维待检测物体进行检测。本发明同时兼顾了场景的平面信息和深度信息，提高了检测的精度，使得检测结果在保证效率的同时更加准确。

本发明授权一种基于RGBD数据和视锥体的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGBD数据和视锥体的三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取场景的RGB-D图像，所述场景的RGB-D图像包括场景的RGB图像和场景的深度图像； S2：根据所述场景的RGB图像，获取场景的RGB图像的特征图像； S3：将所述场景的RGB图像的特征图像输入至区域生成网络中，获取待检测物体的边界框与待检测物体的类别向量； S4：根据所述待检测物体的边界框和所述场景的深度图像，获取2D候选区域，以根据所述2D候选区域获取3D视锥体点云，进而获取3D视锥体点云中的点的位置坐标； S5：将3D视锥体点云中的点的位置坐标和待检测物体的类别向量，输入至加入注意力机制的PointNet网络，获取待检测物体的中心点坐标； 获取待检测物体的中心点坐标方法如下： S51：将3D视锥体点云中的点的位置坐标输入至加入注意力机制的PointNet网络中，获取待检测物体的初始中心位置坐标 S52：获取3D视锥体点云中的点的位置坐标与所述待检测物体的初始中心位置坐标的距离；以获取3D视锥体点云中的第i个点的权重； 其中，为3D视锥体点云中的第i个点的位置坐标；为待检测物体的初始中心位置坐标； 得： 式中，为3D视锥体点云中的第i个点的权重；为用于获取3D视锥体点云中的第i个点的权重的非线性作用函数； S53：获取3D视锥体点云中的第i个点的特征,并进行加权获取3D视锥体点云中的第i个点的加权特征： 式中：为3D视锥体点云中的第i个点的加权特征；为3D视锥体点云中的第i个点的特征； S54：获取待检测物体的中心点坐标； ； 式中：为待检测物体的中心点坐标，为待检测物体的中心点坐标与待检测物体的初始中心位置的残差,;k为待检测物体的类别向量；为3D视锥体点云中的第i个点的加权特征与待检测物体的类别向量进行特征融合的函数； S6：根据待检测物体的中心点坐标，获取待检测物体的3D边界框的参数，以对三维待检测物体进行检测； 所述待检测物体的3D边界框的参数包括待检测物体的3D边界框的中心坐标、长、宽、高和待检测物体的3D边界框的航向角。

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