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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种面向移动环境实时感知的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：CN119992051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510071644.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向移动环境实时感知的三维目标检测方法是由吴旻诚;郑亚鹏;刘一凡;梁定坤;吴祥;董辉;郭方洪;陈积明设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向移动环境实时感知的三维目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，公开了一种面向移动环境实时感知的三维目标检测方法，包括移动设备多视角图像输入图像骨干网络提取得到图像二维特征；将图像二维特征输入深度预测网络和语义预测网络，得到深度预测值和语义预测值，对深度预测值进行多级深度监督，对语义预测值进行语义监督；将图像二维特征投影至三维空间中得到BEV特征；采用混合分辨率网格对BEV特征进行双线性插值采样，形成新的BEV特征；将新的BEV特征输入BEV特征编码网络，再通过3D检测头得到三维目标检测结果；对三维目标检测结果进行检测监督，并结合所有监督更新网络参数。本发明充分利用深度信息提升检测效果，且通过混合分辨率网格适配实际检测需求。

本发明授权一种面向移动环境实时感知的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向移动环境实时感知的三维目标检测方法，其特征在于，所述面向移动环境实时感知的三维目标检测方法，包括： 将训练集中的移动设备多视角图像输入图像骨干网络提取得到图像二维特征； 将图像二维特征分别输入深度预测网络和语义预测网络，得到深度预测值和语义预测值，对深度预测值进行多级深度监督，对语义预测值进行语义监督； 将图像二维特征投影至三维空间中，得到BEV特征； 采用混合分辨率网格对BEV特征进行双线性插值采样，形成新的BEV特征； 将新的BEV特征输入BEV特征编码网络，再通过3D检测头得到移动设备环境的三维目标检测结果； 对三维目标检测结果进行检测监督，并结合多级深度监督和语义监督更新图像骨干网络、深度预测网络、语义预测网络、BEV特征编码网络和3D检测头； 实时采集新的移动设备多视角图像，输入训练后的图像骨干网络、深度预测网络、语义预测网络、BEV特征编码网络和3D检测头，得到对应的三维目标检测结果，并基于三维目标检测结果得到鸟瞰视角检测结果； 其中，所述对深度预测值进行多级深度监督，包括： 1语义加权的点级绝对深度监督：将移动设备多视角图像的深度真值和语义真值进行one-hot编码并下采样到图像二维特征的大小，得到深度标签值和语义标签值，然后基于深度预测值和深度标签值，计算BinaryCrossEntropy损失如下： ； ； 式中，表示移动设备多视角图像的语义加权的点级绝对深度损失，表示输入为深度预测值和深度标签值的BinaryCrossEntropy损失，为前景背景权重因子，为前景权重因子，为背景权重因子，表示像素点属于前景，表示像素点属于背景； 2目标内部结构级相对深度监督：取移动设备多视角图像中每个目标内部深度预测误差绝对值最小的像素点作为该目标的内部结构参考点，内部结构参考点的深度预测值和深度标签值分别记为和，所述深度预测误差绝对值为深度预测值和深度标签值的差值的绝对值，计算每个目标内部其他像素点相对内部结构参考点的深度预测差值和深度标签差值，并计算两者的MSE损失，公式如下： ； 式中，表示移动设备多视角图像的目标内部结构级相对深度损失，表示输入为深度预测差值和深度标签差值的MSE损失； 3目标空间分布级相对深度监督：每张移动设备多视角图像内取每个目标内部深度标签值最小的点作为该目标的代表点，代表点的深度预测值和深度标签值分别记为和，计算深度预测值和深度标签值的差值，每张移动设备多视角图像内取差值绝对值最小的代表点作为代表点所在移动设备多视角图像的目标空间分布参考点，空间分布参考点的深度预测值和深度标签值分别记为和，再计算每张移动设备多视角图像内其他代表点相对所在移动设备多视角图像的空间分布参考点的深度预测差值和深度标签差值，并计算两者的MSE损失，公式如下： ； 式中，表示移动设备多视角图像的目标空间分布级相对深度损失，表示输入为深度预测差值和深度标签差值的MSE损失； 4计算深度监督总损失如下： ； 式中，表示移动设备多视角图像的深度监督总损失，表示第一层级损失系数，表示第二层级损失系数，表示第三层级损失系数。

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