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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法及系统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：CN116755071B 。

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：202310610816.5，技术领域涉及：G01S13/06；该发明授权一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法及系统是由蒋铁珍;庄龙;肖凯;李庆祝;谢小娜;王安琪设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明用于提供一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法及系统，涉及毫米波雷达目标检测技术领域，通过建立目标检测模型，基于根据目标回波信号获取的雷达热图对目标检测模型进行自监督学习预训练和有监督学习训练，根据训练好的目标检测模型检测目标的类别和位置。相较于现有毫米波雷达目标检测技术，本发明通过引入自监督学习方法，将自监督学习得到的输出数据作为有监督学习的输入，在较少的数据支撑下仍然得到更高的检测效果，提高了目标检测的准确性。

本发明授权一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于车载毫米波雷达目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括： 获取雷达热图； 建立目标检测模型； 将所述雷达热图作为所述目标检测模型的输入，采用自监督学习预训练方法和有监督学习训练方法对所述目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型，具体包括：所述目标检测模型包括预训练模型和目标检测网络；将所述雷达热图作为所述预训练模型的输入，采用MIM自监督学习方法训练所述预训练模型，输出预训练权重和包含目标类别和位置信息的热力图；将所述热力图作为所述目标检测网络的输入，将所述预训练权重作为所述目标检测网络的训练权重，采用有监督学习训练所述目标检测网络；基于训练好的目标检测网络检测目标的类别和位置； 基于所述训练好的目标检测模型对目标的类别和位置进行检测； 所述将所述雷达热图作为所述预训练模型的输入，采用MIM自监督学习方法训练所述预训练模型，具体包括： 对所述雷达热图进行遮掩操作，得到遮掩后雷达热图，包括：对多帧连续的所述雷达热图，分别进行空间遮掩和时间遮掩，得到所述遮掩后雷达热图；所述空间遮掩是指在空间维度对多帧连续的每一所述雷达热图的部分区域进行遮掩；所述时间遮掩是指在时间维度对多帧连续的所述雷达热图中任意几帧所述雷达热图的全部区域进行遮掩； 构建基于Transformer结合3D卷积的预训练网络； 将所述遮掩后雷达热图作为所述预训练网络的输入，采用自监督学习方法训练所述预训练网络。

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