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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置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：CN116091887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211734860.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置是由温程璐;卢宇航;王程;范晓亮设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置，其中方法包括：获取目标环境下的原始三维点云数据和部分标记的三维点云数据；预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行筛选以得到对应的第一候选框；对所述对应的第一候选框进行动态调整，以便对所述对应的第一候选框进行筛选，以得到对应的弱伪标签；对所述原始三维点云数据和所述部分标记的三维点云数据进行筛选处理，以得到对应的第二候选框，并根据真实标记框进行伪标签提纯，以得到强伪标签；根据所述弱伪标签和所述强伪标签对预先设置的神经网络进行训练，以得到训练好的目标检测模型，从而减少了人力和时间成本。

本发明授权基于弱监督的目标检测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督的目标检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标环境下的原始三维点云数据和部分标记的三维点云数据； 预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行筛选以得到对应的第一候选框； 对所述对应的第一候选框进行动态调整，以便对所述对应的第一候选框进行筛选，以得到对应的弱伪标签； 对所述原始三维点云数据和所述部分标记的三维点云数据进行筛选处理，以得到对应的第二候选框，并根据真实标记框进行伪标签提纯，以得到强伪标签； 根据所述弱伪标签和所述强伪标签对预先设置的神经网络进行训练，以得到训练好的目标检测模型； 其中，预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行筛选以得到对应的第一候选框，包括： 在预设距离内，以同一个中心分别设置垂直方向的两个锚点，并通过插值法将锚点和对应原始三维点云数据一起投影到正方形区域，以得到所述锚点框； 判断所述锚点框对应的点云密度是否超过第一阈值，如果是，则保留，如果否，则舍弃； 其中，对所述对应的第一候选框进行动态调整，包括： 判断对应的第一候选框内的点云密度是否在预设阈值范围内； 如果是，则根据锚点内的原始三维点云数据的投影距离对所述第一候选框进行平移； 其中，对所述原始三维点云数据和所述部分标记的三维点云数据进行筛选处理，以得到对应的第二候选框，包括： 预设多个锚点框，并根据所述多个锚点框对应的点云密度进行第一次筛选，以及对第一次筛选后的锚点框进行动态调整，以便进行第二次筛选，以得到对应的第二候选框； 其中，根据真实标记框进行伪标签提纯，以得到强伪标签，包括： 对部分标记的真实标记框内的点云坐标进行移动、旋转或者翻转，以得到增强后的伪标签，以便对所述第二候选框进行过滤，以得到强伪标签。

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