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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法及系统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：CN117475425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311202519.3，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法及系统是由李弘扬;黄琳焱;司马崇昊;王文海;乔宇设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，构建专家模型；专家模型为以视觉为中心的多模态专家模型；然后，构建基于轨迹的蒸馏模块和占据重建模块；接下来，根据基于轨迹的蒸馏模块、占据重建模块，将专家模型的知识转移至学徒模型；学徒模型为标准长期视觉检测模型；最后，基于知识转移后的学徒模型，对3D物体进行检测。本申请的方法，提出一个改进仅相机学徒模型的框架，包括一个适合学徒的多模态专家和适合时序融合的蒸馏监督，从而对静态和动态对象进行监督，以减轻长期时间融合过程中的错位问题。

本发明授权利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用多模态专家知识进行3D物体检测的方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建专家模型；所述专家模型为以视觉为中心的多模态专家模型； 构建基于轨迹的蒸馏模块和占据重建模块，构建占据重建模块包括以下步骤：基于深度估计模块，预测每个图像像素的深度，得到深度图；将所述深度图反投影为3D点云，将每个图像像素转换为3D坐标；将每个3D坐标的高斯分布扩展至3D空间，得到精确的3D物体建模；采用3D物体建模的网格作为辅助监督，并采用直观的L1正则化损失来优化预测的网格占用状态，从而提升对静态和动态物体的深度预测能力，其中采用直观的L1正则化损失来优化预测的网格占用状态，得到占用重构损失；其计算公式为： 其中，LOR表示占用重构损失；Gxyz表示3D物体建模的网格；G′xyz表示预测的网格占用状态； 根据所述基于轨迹的蒸馏模块、所述占据重建模块，将所述专家模型的知识转移至学徒模型；所述学徒模型为标准长期视觉检测模型； 基于知识转移后的学徒模型，对3D物体进行检测。

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上海人工智能创新中心，其通讯地址为：200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层；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”。