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龙图腾网获悉同济大学申请的专利面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法及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：CN117152704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311119183.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法及介质是由武妍;户英豪设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法，包括以下步骤：采集城市高精度地图；计算可行驶区域掩码图和掩码转换矩阵；获取智能车行驶时的点云；高精度定位算法获取智能车位姿；计算点云转换到城市坐标系的转换矩阵，将点云转换到城市坐标系下，获得城市点云；基于掩码转换矩阵，将城市点云投影到可行驶区域掩码图，计算点云掩码；提取可行驶区域中的点云；对可行驶区域中的点云进行数据增强；采用3D目标检测模型对增强的点云进行检测，获得物体检测框的中心位置、检测框的大小以及偏航角。与现有技术相比，本发明具有提高模型检测的推理速度，减少智能车系统决策应对的延时等优点。

本发明授权面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶的融合高精地图的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集城市高精度地图； 基于所述高精度地图，计算可行驶区域掩码图和掩码转换矩阵； 获取智能车行驶时的点云数据； 计算绝对位姿参考值，并结合高精度定位算法获取智能车位姿； 计算所述点云数据转换到城市坐标系的转换矩阵，将所述点云数据转换到城市坐标系下，获得城市点云数据，所述点云数据转换到城市坐标系的转换矩阵为： 其中，为城市坐标系的转换矩阵，为转移矩阵，为旋转矩阵，为缩放因子，为点云坐标； 基于所述掩码转换矩阵，将城市点云数据投影到所述可行驶区域掩码图，计算点云掩码； 基于所述点云掩码，提取可行驶区域中的点云，所述的提取可行驶区域中的点云的具体步骤包括： 基于点云掩码中每个点的投影坐标取得掩码图中该位置的掩码值，为： 其中，为第i个点云的掩码值，为掩码图，为掩码图中第i个点云的投影坐标； 判断所述掩码值为1还是为0，若为1，则表明位于可行驶区域，若为0，则位于非可行驶区域，可行驶区域中的点云为： 其中，为可行驶区域中的点云，pi表示第i个点云，N表示点云数量； 对所述可行驶区域中的点云进行数据增强，获得增强的点云； 采用3D目标检测模型对所述增强的点云进行检测，获得物体检测框的中心位置、检测框的大小以及偏航角。

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