杭州飞步科技有限公司杨鸿辉获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州飞步科技有限公司申请的专利一种通过图细化网络提升精度的3D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：CN114913322B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210506127.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法是由杨鸿辉;刘子立;吴小沛;王闻萧;钱炜设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法。输入自动驾驶中采集的3D点云和2D图像；将3D点云输入区域生成网络产生初始的3D候选框，将2D图像输入2D检测器获取2D特征图；将3D检测框和2D特征图输入图细化网络处理获得候选框特征；最后利用候选框特征预测处理获得IoU预测值，并生成细化候选框。
本发明授权一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法在权利要求书中公布了：1.一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法，其特征在于： S1、输入自动驾驶中采集的3D点云和2D图像； S2、将3D点云输入区域生成网络产生初始的3D候选框，将2D图像输入2D检测器获取2D特征图； S3、将3D检测框和2D特征图输入图细化网络处理获得候选框特征； S4、最后利用候选框特征预测处理获得IoU预测值，并生成细化候选框； 所述的图细化网络中包括动态点云聚合模块、视觉特征增强模块和候选框图池化模块； 首先，将原始的3D点云和初始的3D候选框输入到动态点云聚合模块，通过动态点云聚合模块为每个3D候选框进行采样获得几何特征采样点； 接着，将原始的2D图像输入到视觉特征增强模块输出2D特征图，将3D点云的几何特征采样点投影到2D特征图并通过双线性差值获取每个原始的3D点云所对应的2D语义特征； 然后，将2D语义特征和原始的3D点云结合，输入到候选框图池化模块中通过图神经网络挖掘点云间的上下文关系，并获得候选框特征； 所述的动态点云聚合模块包括块搜索和动态最远体素采样，先将原始的3D点云和初始的3D候选框通过块搜索处理获得点和3D候选框的位置关系，再通过动态最远体素采样在点和3D候选框的位置关系下处理获得几何特征采样点。
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