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龙图腾网获悉深空探测实验室(天都实验室)申请的专利一种多视角3D目标检测方法、系统和设备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：CN117197255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311155703.7，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种多视角3D目标检测方法、系统和设备是由张天柱;杨文飞;张哲;吴枫设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角3D目标检测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视角3D目标检测方法、系统和设备，属于计算机视觉领域，包括：提取输入图像的特征；基于提取的特征将图像3D网格处理，得到图像的2D像素坐标和图像的网格点的3D坐标；基于3D坐标和提取的特征获取3D位置编码，采用第一损失函数对3D位置编码进行约束；对提取的特征预测得到深度图和方差图，通过第二损失函数对预测结果进行约束：与现有技术相比，本申请通过两个模块分别考虑深度不确定性和相机参数不确定性。本申请考虑了基于多视图相机的3D物体检测中的不确定性的工作，不确定性感知投影网络能够提升3D物体检测的性能。

本发明授权一种多视角3D目标检测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种多视角3D目标检测方法，其特征在于，包括： 提取输入图像的特征；基于提取的特征将图像3D网格处理，得到图像的2D像素坐标和图像的网格点的3D坐标； 基于3D坐标和提取的特征获取3D位置编码，采用第一损失函数对3D位置编码进行约束；对提取的特征预测得到深度图和方差图，通过第二损失函数对预测结果进行约束： 将2D像素坐标和预测深度的均值组成3D点并投影到3D空间，得到3D点集一；将2D像素坐标和随机抽取的深度值构成3D点并投影到3D空间，得到3D点集二；将3D点集一和3D点集二输入位置编码器，获取3D位置嵌入一； 基于图像的相机参数对3D位置嵌入一进行滤波得到3D位置嵌入二； 对3D位置嵌入一和3D位置嵌入二加权求和，得到最终的3D位置嵌入；对第一损失函数和第二损失函数加权求和，得到最终的3D位置嵌入的损失函数； 基于最终的3D位置嵌入计算3D位置感知特征，并根据最终的3D位置嵌入的损失函数进行优化训练，得到目标的查询；基于目标的查询预测对象类别和边界框位置； 所述3D位置嵌入一的获取，包括以下步骤： 正则化预测的深度图，将Ldepth改写成： 用方差Dσ来衡量每个像素的两个位置嵌入的重要性，并将Dσ归一化到[0,1]区间内： 其中Ldepth为深度监督损失函数，即第二损失函数；Dμ为深度图中对应的深度值，Dp为稀疏点云Pcloud投影到图像平面上获得稀疏的深度标签；分别是Dσ中的最小值和最大值； 两种3D位置嵌入的加权得到3D位置嵌入一：PEdepth＝PEμ+λσ⊙PEσ 其中⊙代表元素相乘； 所述基于图像的相机参数对3D位置嵌入一进行滤波得到3D位置嵌入二，包括以下步骤： 将相机参数K∈R3×4平铺成一个12维向量，然后将其馈送到一个3层MLP中，再加上一个softmax层，得到一个9维向量；将这个9维向量变形为一个3×3的过滤器；将这些操作共同定义为φ，滤波器表示为： 滤波中心的值表示摄像机参数准确的概率，其他8个值表示摄像机参数误差引起的向周围8个方向偏移的概率； 根据滤波器计算3D位置嵌入的加权和，得到3D位置嵌入二： 所述最终的3D位置嵌入为：PE＝PEdepth+λcPEcam； 其中λc为预先定义的常数，PEcam为相机参数引导的位置编码； 所述最终的3D位置嵌入的损失函数为： L＝Ldet+λdepthLdepth 其中Ldet为目标检测损失函数，即第一损失函数；λdepth为预先定义的常数。

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深空探测实验室(天都实验室)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区创新产业园三期A1栋10-13楼；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”。