买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法及装置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：CN116612469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310651668.1，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法及装置是由李骏;张新钰;蒋志强;王力;谢涛;杨淋淇设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，包括：对原始点云数据进行体素化处理，得到多个体素；利用卷积块对多个体素进行处理，得到第一特征图；利用依次连接的K个下采样稀疏卷积块对第一特征图进行处理，依次得到K个下采样的特征图；对第K+1特征图进行复制，得到第K+2特征图；利用依次连接的K个上采样稀疏卷积块对第K+2特征图进行处理，依次得到K个上采样的特征图；对2K个特征图中相同尺度的两个特征图的每个对应元素相加，得到K个最终的特征图；利用K个不同尺度的检测头分别对K个最终的特征图进行处理，得到三维目标检测结果。本申请能够有效降低稀疏卷积的计算量，实现轻量化的3D目标检测。

本发明授权一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏卷积剪枝的轻量化三维目标检测方法，其特征在于，包括： 对原始点云数据进行体素化处理，得到多个体素； 利用预先训练完成的卷积块对多个体素进行处理，得到第一特征图； 利用预先训练完成的依次连接的K个下采样稀疏卷积块对第一特征图进行处理，依次得到K个下采样的特征图：第二特征图、第三特征图和第K+1特征图； 对第K+1特征图进行复制，得到第K+2特征图；利用预先训练完成的依次连接的K个上采样稀疏卷积块对第K+2特征图进行处理，依次得到K个上采样的特征图：第K+3特征图、第K+4特征图和第2K特征图； 对2K个特征图中相同尺度的两个特征图的每个对应元素相加，得到K个最终的特征图；利用预先训练完成的K个不同尺度的检测头分别对K个最终的特征图进行处理，得到三维目标检测结果； 所述下采样稀疏卷积块包括：特征图划分模块和下采样模块；所述特征图划分模块用于将输入的三维特征图的每个有特征值的立方体分成重要立方体和不重要立方体，利用所有重要立方体生成与输入的三维特征图大小相同的重要特征图，利用所有不重要立方体生成与输入的三维特征图大小相同的不重要特征图；所述下采样模块两个并联的第一稀疏卷积剪枝层和下采样处理单元，以及第一拼接单元；其中，所述第一稀疏卷积剪枝层用于对重要特征图进行下采样处理，得到第一下采样特征图；所述下采样处理单元用于对不重要特征图的特征图进行池化操作，得到第二下采样特征图，其大小和第一下采样特征图相同；所述第一拼接单元用于将第一下采样特征图和第二下采样特征图拼接在一起，生成输出的三维特征图； 第k个下采样稀疏卷积块的输入为大小为的第k特征图，为第k特征图的宽度、高度和深度，为第k特征图的维度，；第k个下采样稀疏卷积块的输出为大小为的第k+1特征图，为第k+1特征图的宽度、高度和深度，为第k+1特征图的维度；第k个下采样稀疏卷积块的第一稀疏卷积剪枝层的卷积核的数量为n，卷积核的维度为，滑动步长为，填充值为；则有： 所述上采样稀疏卷积块包括：特征图划分模块和上采样模块；所述特征图划分模块用于将输入的三维特征图的每个有特征值的立方体分成重要立方体和不重要立方体，利用所有重要立方体生成与输入的三维特征图大小相同的重要特征图，利用所有不重要立方体生成与输入的三维特征图大小相同的不重要特征图；所述上采样模块两个并联的第二稀疏卷积剪枝层和上采样处理单元，以及第二拼接单元；其中，所述第二稀疏卷积剪枝层用于对重要特征图进行上采样处理，得到第一上采样特征图；所述上采样处理单元用于对不重要特征图进行插值处理，得到第二上采样特征图，其大小和第一上采样特征图相同；所述第二拼接单元用于将第一上采样特征图和第二上采样特征图拼接在一起，生成输出的三维特征图； 第k个上采样稀疏卷积块的输入为大小为的第k特征图，为第k特征图的宽度、高度和深度，为第k特征图的维度，；第k个下采样稀疏卷积块的输出为大小为的第k+1特征图，为第k+1特征图的宽度、高度和深度，为第k+1特征图的维度；第k个上采样稀疏卷积块的第二稀疏卷积剪枝层的卷积核的数量为n，卷积核的维度为，滑动步长为，填充值为，则有： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。