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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一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注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：CN118967934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411091554.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注方法是由黄秋胜;周鸿斌;郭建非;窦民;石博天设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注方法，包括：针对输入的逐帧图像进行信息处理，获得逐像素的实例信息和伪点云；根据实例信息和伪点云，进行三维重建，得到重建场景；对于重建场景进行逐帧采样，得到逐实例点云，再进行去噪处理，输出逐帧的3D标注框，从而得到由逐帧图像构成的整个序列的4D标注结果。与现有技术相比，本发明能够在没有真值标注的情况下，仅利用图像信息即可实现3D物体检测，从本质上实现了无监督，直接省去了人工标注和数据预处理的成本，提高了效率并且节省大量计算资源。

本发明授权一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维重建的自动驾驶街景无监督4D自动标注方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、针对输入的逐帧图像进行信息处理，获得逐像素的实例信息和伪点云； S2、根据实例信息和伪点云，进行三维重建，得到重建场景； S3、对于重建场景进行逐帧采样，得到逐实例点云，再进行去噪处理，输出逐帧的3D标注框，从而得到由逐帧图像构成的整个序列的4D标注结果； 步骤S1具体是使用通用的预训练好的视觉模型，以对逐帧图像进行信息处理，所述通用的预训练好的视觉模型包括图像分割模型，图像分割模型的工作过程为： 针对图像数据其中，k是不同时刻的标号，j是同一时刻下不同图像的标号，即为第k时刻下的第j张图像； 将输入到图像分割模型，得到逐像素的实例信息 中的数值即为当前像素所属的实例ID，为获取跨帧和跨视图一致的实例信息，将图像按照实例计算2D框，并分别按照2D框的区域投影到图像分割模型的内部隐空间中，获得与每个图像中的每个框所对应特征向量m为当前帧单张图像的框的数量，也是当前图像的实例数； 之后度量多视图特征向量之间的欧式距离{p,q}∈m，以确定当前两个框是否属于同一个实例，如果距离小于阈值，则认为属于同一实例，从而让当前帧的所有视图的实例统一，逐帧实例数为M，即当前帧所有视图下的实例总数； 继续度量不同帧的特征向量之间的欧氏距离{p,q}∈M，对进行更新，以实现实例上的追踪，使得整个场景的实例统一； 步骤S2具体是采用基于符号距离场的隐式表面重建方法streetsurf，并且利用实例信息进行跨帧的全场景实例重建，步骤S2的具体过程包括： streetsurf通过将场景信息编码成隐空间向量，来记忆并过拟合所需的信息，所使用的损失函数包括逐像素的颜色正则和深度正则 是重建网络预测的第k时刻下的第j张图像，是重建网络预测的第k时刻下的第j张图像的深度信息，为第k时刻下的第j张图像的深度信息； 此外，对于实例信息，采用额外的多层感知机模型来预测实例信息，使用额外的实例正则 是重建网络预测的实例信息。

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