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龙图腾网获悉浙江万里学院申请的专利一种基于多尺度特征融合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：CN116310552B 。

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：202310261872.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多尺度特征融合的三维目标检测方法是由朱仲杰;靳忆雯;白永强;王玉儿;张磊;李沛设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的三维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多尺度特征融合的三维目标检测方法，特点是获取待检测目标物体的点云数据；将点云数据输入至目标检测模型中，目标检测模型包括特征编码模块、特征融合模块和检测头；特征编码模块包括3DSwintransformer模块、多尺度特征融合模块和降维模块；3DSwintransformer模块包括依次连接的3D分区、阶段1、阶段2、阶段3和阶段4；检测头包括RPN网络和RoIPooling层；将目标检测模型的输出输入至全连接层，全连接层后连接有两个并行的分类分支和识别分支，最终完成检测；优点是增强特征提取能力；不但提高三维目标检测的准确率，而且弥补了二维数据损失的问题，减少点云特征和二维特征信息的丢失，增加目标的特征描述，提高了三维目标检测的精准度。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的三维目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： ①通过激光雷达扫描仪对待检测目标物体进行扫描获取待检测目标物体的点云数据； ②将待检测目标物体的点云数据输入至目标检测模型中，得到待检测目标物体的候选框； ③将待检测目标物体的候选框输入至全连接层，通过全连接层后并行连接的分类分支和识别分支，由分类分支得到待检测目标物体的类别，由识别分支得到待检测目标物体的坐标、大小和方向，完成检测； 所述的目标检测模型包括特征编码模块、特征融合模块和检测头；所述的特征编码模块包括3DSwintransformer模块、多尺度特征融合模块和降维模块；所述的3DSwintransformer模块包括依次连接的3D分区、阶段1、阶段2、阶段3和阶段4；所述的检测头包括RPN网络和RoIPooling层，得到待检测目标物体的候选框的具体步骤如下： ②-1将待检测目标物体的点云数据输入至3D分区，由阶段1、阶段2、阶段3和阶段4输出并得到不同尺度大小的3D特征图； ②-2将不同尺度大小的3D特征图输入至多尺度特征融合模块中进行特征融合，得到融合后的3D特征图； ②-3将融合后的3D特征图输入至降维模块中进行降维操作，得到BEV视角的2D特征图； ②-4将不同尺度大小的3D特征图与2D特征图输入至特征融合模块中，得到融合后的特征图； ②-5将融合后的特征图输入至RPN网络中，得到存在潜在待检测目标物体的ROI； ②-6将ROI输入至RoIPooling层中提取ROI的特征，得到待检测目标物体的候选框。

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