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！

龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种3D多数据集联合训练方法、电子设备及存储介质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：CN116246250B 。

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：202310094360.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种3D多数据集联合训练方法、电子设备及存储介质是由李怡康;张铂;石博天;闫翔超;袁家康设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D多数据集联合训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种3D多数据集联合训练方法，该方法包括：获取若干3D数据集；利用若干3D数据集联合训练3D目标检测模型，其中3D目标检测模型包括数据级校正操作和语义级耦合‑重新组合模块，数据级校正操作用于对齐所述若干3D数据集的点云数据分布差异，语义级耦合‑重新组合模块用于挖掘来自不同3D数据集的可重用的特征表达。该方案采用数据级校正操作和语义级耦合‑重新组合模块，能够从多个3D数据集中学习到更具代表性的特征描述，从而提高3D检测模型的泛化能力。

本发明授权一种3D多数据集联合训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种3D多数据集联合训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干3D数据集； 利用所述若干3D数据集联合训练3D目标检测模型，其中所述3D目标检测模型包括数据级校正操作模块和语义级耦合-重新组合模块，所述数据级校正操作模块用于对齐所述若干3D数据集的点云数据分布差异，所述语义级耦合-重新组合模块用于挖掘来自不同3D数据集的可重用的特征表达； 所述数据级校正操作包括： 采用数据集具体的均值方差分布，正则每一个神经网络层的特征表达： 其中，表示第t个数据集的第j个网络层的特征表达，是为了保证数值计算稳定；表示第t个数据集第j个网络层的均值，表示第t个数据集第j个网络层的方差；表示第t个数据集的第j个网络层的点云数据； 用如下参数可学习的变换过程来恢复模型特征的表达能力，具体计算方式如下： 其中，表示第t个数据集的第j个网络层的输出特征，和均表示第j个网络层的可学习参数； 所述语义级耦合-重新组合模块用于： 将所述若干数据集的输出特征耦合，并学习数据集间可迁移的特征表达，得到数据集共享的特征表达； 根据所述数据集共享的特征表达进行数据集内部的特征重新组合操作，恢复数据集的鸟瞰场景的特征表达。

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：200000 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”。