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龙图腾网获悉上海商汤临港智能科技有限公司申请的专利目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN113971734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202010712645.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质是由付万增;王哲;石建萍设计研发完成，并于2020-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取雷达装置采集的目标场景的目标点云数据；基于所述目标点云数据，生成所述目标点云数据对应的至少一个目标稀疏矩阵；所述目标稀疏矩阵用于表征所述目标场景的不同位置处是否具有目标对象；基于所述至少一个目标稀疏矩阵、和所述目标点云数据，确定所述目标场景中包括的目标对象的三维检测数据。

本发明授权目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括： 获取雷达装置采集的目标场景的目标点云数据； 基于所述目标点云数据，生成所述目标点云数据对应的至少一个目标稀疏矩阵；所述目标稀疏矩阵用于表征所述目标场景的不同位置处是否具有目标对象； 基于所述至少一个目标稀疏矩阵、和所述目标点云数据，确定所述目标场景中包括的目标对象的三维检测数据； 基于所述目标点云数据，生成所述目标点云数据对应的至少一个目标稀疏矩阵，包括：基于所述目标点云数据，确定用于检测所述目标对象的神经网络中，每一层卷积模块分别对应的目标稀疏矩阵； 基于所述目标点云数据，确定所述神经网络中每一层卷积模块分别对应的目标稀疏矩阵，包括：基于所述目标点云数据，生成初始稀疏矩阵；基于所述初始稀疏矩阵，确定与所述神经网络的每一层卷积模块输入的特征图的目标尺寸匹配的目标稀疏矩阵； 基于所述初始稀疏矩阵，确定与所述神经网络的每一层卷积模块输入的特征图的目标尺寸匹配的目标稀疏矩阵，包括： 基于所述初始稀疏矩阵，确定所述神经网络中，每一层卷积模块对应的输出稀疏矩阵，将该输出稀疏矩阵作为所述目标稀疏矩阵；或者， 基于所述初始稀疏矩阵，确定所述神经网络中，每一层卷积模块对应的输入稀疏矩阵，将该输入稀疏矩阵作为所述目标稀疏矩阵；或者， 基于所述初始稀疏矩阵，确定所述神经网络中，每一层卷积模块对应的输入稀疏矩阵和输出稀疏矩阵，将所述输入稀疏矩阵和输出稀疏矩阵进行融合，得到融合稀疏矩阵，将所述融合稀疏矩阵作为该层卷积模块对应的目标稀疏矩阵； 基于所述目标点云数据，生成初始稀疏矩阵，包括：确定所述目标点云数据对应的目标区域，并按照预设的栅格数量，将所述目标区域划分为多个栅格区域；基于所述目标点云数据对应的点云点所处的栅格区域，确定每个栅格区域对应的矩阵元素值；基于每个栅格区域对应的矩阵元素值，生成所述目标点云数据对应的初始稀疏矩阵。

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