浙江大学黄晨晰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于单目相机的3D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：CN115346210B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210995638.8，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于单目相机的3D目标检测方法是由黄晨晰;彭亮;陈铭浩;吴小沛;王闻箫;林彬彬;蔡登设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于单目相机的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单目相机的3D目标检测方法，包括：1根据单目相机的成像规则，对于每一个真实目标O，按比例生成具有相似成像的伪目标O′，构成图像数据集；2根据设计的质量分数函数，计算伪目标O′的质量分数；3使用深度网络提取图像数据集中每一张图像的特征F；4利用多层感知机，根据图像的特征F预测物体的3D信息以及预测目标的质量分数；5以步骤2得到的带有质量分数的伪目标O′和真实目标O作为监督信息，与步骤4的预测结果计算损失函数；6通过梯度反向传播，训练深度网络和多层感知机；7深度网络和多层感知机训练完毕，进行3D目标检测的应用。利用本发明，可大大提升单目目标检测的质量。
本发明授权一种基于单目相机的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目相机的3D目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1根据单目相机的成像规则，对于每一个原始的真实目标O，按比例生成一系列具有相似成像的伪目标O′，构成新的目标检测数据集； 2根据设计的质量分数函数，计算伪目标O′的质量分数，以表示伪目标和其真实目标的相似程度，其中，默认真实目标O的质量分数为1.0； 3使用深度网络提取图像数据集中每一张图像的特征F； 4利用多层感知机，根据图像的特征F预测物体的3D信息以及预测目标的质量分数； 5以步骤2得到的带有质量分数的伪目标O′和真实目标O作为监督信息，与步骤4的预测结果计算损失函数； 6通过梯度反向传播，训练深度网络和多层感知机； 7深度网络和多层感知机训练完毕，将待检测的图像数据依次传入深度网络和多层感知机，预测得到物体的3D信息和预测目标的质量分数。
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