西安电子科技大学何立火获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于卷积长短期记忆网络的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：CN116758534B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310719201.6，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法是由何立火;钟彬彬;甘海林;柯俊杰;王笛;高新波;路文设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积长短期记忆网络的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卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法，包括以下步骤；步骤1：使用nuScenes点云数据集；步骤2：将输入点云数据转换到球坐标系下；步骤3：将点云空间按照球坐标进行体素划分，得到体素特征，并对体素特征进行初步提取；步骤4：对体素特征进行中间特征提取；步骤5：通过卷积长短期记忆网络进行时间特征提取，实现卷积长短期记忆网络的输出特征；步骤6：对输出特征进行多尺度特征提取，得到特征图；步骤7：利用特征图生成锚框，并对锚框进行分类、边界框回归和角度回归。本发明通过卷积长短期记忆网络对点云序列进行时间特征提取，解决现有的基于深度学习的3D连续目标检测方法中，因序列过长而无法长期依赖的问题。
本发明授权基于卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积长短期记忆网络的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：获取或构建点云数据，所述点云数据集中，点云数据的存储采用三维直角坐标系坐标形式； 步骤2：将点云数据的三维直角坐标系转换到球坐标系，实现在空间中点云的密度均匀化； 步骤3：将点云空间按照球坐标进行体素划分，得到体素特征，并对体素特征进行初步提取，使体素特征与空间绝对位置解绑； 步骤4：通过卷积网络对所述体素特征进行中间特征提取； 步骤5：通过卷积长短期记忆网络对中间特征进行时间特征提取，得到卷积长短期记忆网络的输出特征Hn； 步骤6：对Hn进行多尺度特征提取，得到特征图Hf； 步骤7：利用Hf生成锚框，并对锚框进行分类、边界框回归和角度回归； 步骤8，设定超参数和训练参数，对卷积长短期记忆网络进行训练，验证算法效果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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