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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于虚拟点云增强的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：CN117058637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310967469.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于虚拟点云增强的3D目标检测方法是由武妍;莫宇剑设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟点云增强的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于虚拟点云增强的3D目标检测方法，包括以下步骤：获取2D图像和LiDAR点云；获得稀疏深度图；稀疏深度图转换为稠密深度图；稠密深度图转为稠密伪点云；使用稠密伪点云补充LiDAR点云，产生候选框；获得候选框内的伪点云；并行查询候选框内的伪点云中每个点的近邻LiDAR点云；通过候选框内的伪点云中的每个点查询邻居伪点云，并基于候选框内的伪点云、邻居伪点云和近邻LiDAR点云获得候选框内的伪点云特征；获得LiDAR点云ROI特征；聚合候选框内的伪点云ROI特征；融合LiDAR点云ROI特征和候选框内的伪点云ROI特征，优化候选框。与现有技术相比，本发明具有提高3D目标检测精度等优点。

本发明授权一种基于虚拟点云增强的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟点云增强的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取2D图像和LiDAR点云； 将所述LiDAR点云投影到2D平面获得稀疏深度图； 基于深度补全方法，并在所述2D图像的辅助下，将所述稀疏深度图转换为稠密深度图； 将所述稠密深度图转为稠密伪点云； 使用所述稠密伪点云补充所述LiDAR点云，并基于补充后的LiDAR点云产生候选框； 并行判断所述稠密伪点云中每个点是否在所述候选框内，若是，则获得候选框内的伪点云，若否，则不做任何操作； 并行查询所述候选框内的伪点云中每个点的近邻LiDAR点，获得近邻LiDAR点云； 通过所述候选框内的伪点云查询邻居伪点云，并基于所述候选框内的伪点云、邻居伪点云和近邻LiDAR点云获得候选框内的伪点云特征； 查询近邻LiDAR点云的体素特征，并通过聚合方式获得LiDAR点云ROI特征； 基于所述候选框内的伪点云特征，采用聚合方式获得候选框内的伪点云ROI特征； 融合所述LiDAR点云ROI特征和候选框内的伪点云ROI特征，并优化所述候选框获得3D目标检测框； 所述补充所述LiDAR点云的具体步骤包括： 将稠密伪点云对应的所述稠密深度图转为伪点云顶视图； 将LiDAR点云对应的所述稀疏深度图转为LiDAR点云顶视图； 分别将所述伪点云顶视图和LiDAR点云顶视图划分为不同子图，分别为伪点云顶视子图和LiDAR点云顶视子图； 将所述伪点云顶视子图和LiDAR点云顶视子图划分为相同的子网格； 搜索所述LiDAR点云顶视子图中的子网格内值不为0的像素点，并根据LiDAR点云顶视子图中的坐标反向计算出伪点云顶视子图中子网格的局部原点坐标； 根据所述伪点云顶视子图中子网格的局部原点坐标选择相应的稠密伪点云用于补充LiDAR点云。

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