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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种适用于无人车的激光雷达点云实时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：CN119693933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411804069.X，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种适用于无人车的激光雷达点云实时三维目标检测方法是由张晋东;金婧祎;王壹铭;刘益彤设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于无人车的激光雷达点云实时三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于无人车的激光雷达点云实时三维目标检测方法，包括步骤：目标检测数据集准备；模型训练；参数更新；仿真数据准备；基于仿真数据的模型推理与结果评估；模型部署与实车数据准备；基于实车数据的模型推理和数据保存；数据上传与标注；增量学习与参数更新。本发明所提出的三维目标检测模型具体包括：预处理模块；主干网络模块；颈部网络模块；特征选择模块；检测头模块。本发明所提出的三维目标检测模型通过将点云数据转换为多种鸟瞰图像，挖掘更丰富的空间信息；采用二维距离感知稀疏卷积层进行特征提取，并通过双分支网络实现多视角特征融合；结合多尺度特征金字塔网络和特征选择模块，有效提升远距离目标和小目标的检测精度；通过构建高效的神经网络架构，并结合训练、仿真测试与真实数据增量学习的策略，有效提升了目标检测模型的鲁棒性、精度和自适应能力，为无人驾驶系统提供了强大的感知支持。

本发明授权一种适用于无人车的激光雷达点云实时三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于无人车的激光雷达点云实时三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、目标检测数据集准备； S2、模型训练：训练端到端的目标检测模型，该目标检测模型包括以下模块： 1预处理模块：对目标检测数据集中的点云数据进行预处理； 2主干网络模块：与预处理模块连接，对预处理后的数据进行特征提取； 3颈部网络模块：与主干网络模块连接，对多尺度特征图进行融合与增强处理； 4特征选择模块：与颈部网络模块连接，根据目标的尺寸选择对应尺度的特征图； 5检测头模块：与特征选择模块连接，根据特征选择后的特征图预测目标的类别和边界框； S3、参数更新：通过计算损失函数的梯度来调整模型的权重和偏置参数； S4、仿真数据准备：在仿真平台中搭建包含道路、车辆、行人、骑行者和其他物体的虚拟环境；配置激光雷达传感器，设定与目标检测数据集一致的扫描角度和分辨率；使搭载激光雷达的虚拟车辆在场景中移动，采集激光雷达传输的点云数据；仿真平台自动生成标注信息； S5、基于仿真数据的模型推理与结果评估：将步骤S3中训练完成、参数更新后的目标检测模型部署在仿真测试环境中，目标检测模型以步骤S4生成的仿真数据作为输入，通过模型推理生成目标检测结果；结果评估采用一系列关键指标，根据所述指标是否高于设定的阈值来判断模型表现是否符合预期效果，如符合预期效果，则进入下一步骤，否则返回至步骤S1，并对目标检测数据集进行进一步增强处理，包括对导致仿真效果不佳的特定场景数据进行扩充； S6、模型部署与实车数据准备：将步骤S5中训练完成、符合预期效果的目标检测模型部署在装有激光雷达的无人车上，当无人车处于驾驶模式时，将从无人车上搭载的激光雷达所采集到的点云数据实时转换为与目标检测数据集格式一致的点云数据； S7、基于实车数据的模型推理和数据保存：将步骤S6所获取的处理后的点云数据实时逐帧输入给部署在无人车上的目标检测模型，通过模型推理生成目标检测结果； 步骤S2中所述的预处理模块，界定感兴趣的水平区域范围为[-60,60]×[0,80]米，并根据激光雷达传感器的工作范围选择固定高度范围过滤掉地面点云及高空点云；对点云数据进行去噪和滤波处理；采用0.1米的分辨率将去噪和滤波处理后的点云从三维空间投影到鸟瞰图平面，生成相同尺寸的高度图、强度图、密度图、曲率图的二维图像表达；其中，高度图表示为： 其中z为激光点的高度，Pi,j为投影在鸟瞰图坐标i,j所在像素网格内的所有激光点的集合，Hi,j表示所述集合内所有激光点的最大高度；强度图表示为： 其中r为激光点的强度，Ni,j为投影在鸟瞰图坐标i,j所在像素网格内的激光点的数量，Ii,j表示网格内所有激光点的平均强度；密度图表示为： 曲率图表示为： 其中Xi,j为投影在鸟瞰图坐标i,j所在像素网格内强度最大的激光点的三维坐标，表示以该激光点为中心的邻域样本点集合，其中样本点数为n，Xk为邻域激光点三维坐标；将高度图、强度图、密度图和曲率图在深度维度上进行堆叠，生成4个通道的三维鸟瞰图。

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