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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利多模态输入与空间划分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：CN114118125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111173391.3，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权多模态输入与空间划分的三维目标检测方法是由张小瑞;赵紫权;孙伟;刘青山;袁晓彤设计研发完成，并于2021-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态输入与空间划分的三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态输入与空间划分的三维目标检测方法，提出以下针对性策略；原始点云数据和RGB三通道彩色图像作为多模态输入；对原始点云数据空间划分，逐行逐列索引点云分组，随机采样K个点，提取特征，最大池化层对得到的K个local‑global特征向量降维；对RGB三通道彩色图像切分，逐行索引切片，输入到二维特征提取器VGG16中，只提取第8层纹理颜色的浅层相关特征，得到K个颜色纹理特征向量；对local‑global特征向量和颜色纹理特征向量进行融合，获得融合后的特征向量；经过全连接层，输出预测结果，根据置信度，绘制BBox完成后处理任务。本发明降低了运算量，提高了分类与检测的精确度。

本发明授权多模态输入与空间划分的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.多模态输入与空间划分的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采用原始点云数据和RGB三通道彩色图像作为多模态输入； 2对所述原始点云数据空间划分，逐行逐列索引点云分组，每一个点云分组为原始点云数据的子集，对点云分组随机采样，每一个点云分组采样出K个点，输入到PointNet中提取特征，得到K个特征向量，通过最大池化层对这K个特征向量进行降维，得到K个local-global特征向量； 3将RGB三通道彩色图像切分，经过逐行索引切片，输入到二维特征提取器VGG16中，只提取第8层纹理颜色的浅层相关特征，得到从RGB三通道彩色图像中提取的K个颜色纹理特征向量； 4对K个local-global特征向量和K个颜色纹理特征向量进行融合，获得融合后的特征向量； 5融合后的特征向量经过全连接层，得到输出的预测结果，根据置信度，绘制BBox完成后处理任务； 步骤3中，提取RGB三通道彩色图像颜色的浅层相关特征，将RGB三通道彩色图像切分，逐行索引，一共W*H个切片，索引号为{0，1，2…W*H}，其中W、H分别表示宽度方向、高度方向空间划分个数； 逐个切片输入到二维特征提取器VGG16中，只提取第8层纹理颜色的浅层相关特征，得到从RGB三通道彩色图像中提取的K个颜色纹理特征向量； 步骤2中，提取原始点云数据的特征，将原始点云数据空间划分，逐行逐列索引，一共W*H*D个点云分组，索引号为{0，1，2…W*H*D}，其中W、H、D分别表示宽度方向、高度方向、深度方向空间划分个数； 根据点的分布，筛选出可能存在物体的点云分组，去除不存在物体的点云分组，如果分组中不包含点，则去除掉，不负责预测物体； 对被保留下来的点云分组随机采样，每一个点云分组采样出K个点，输入到PointNet中，得到K个特征向量，然后对这K个特征向量在深度方向上通过最大池化层进行降维，得到K个1024维的local-global特征向量。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。