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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于类增强和几何增强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：CN117315646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311353172.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法是由吴向阳;钱铠伦设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类增强和几何增强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类增强和几何增强的三维目标检测方法，该方法首先将输入激光点云，随机采样至16k个点，进行先后两次最远点采样以及球查询，获得2048个中心点。其次对2048个中心点，通过类别增强的多重采样模块进行先后两次采样以及球查询，获得两个中心点，及其对应的多尺度聚合特征3和多尺度聚合特征4。然后对多尺度聚合特征4使用MLP预测质心偏移量，使得每个点向质心偏移，再使用几何增强的质心注意力模块，获取质心点的质心特征。最后使用质心特征进行物体分类，并预测物体包围盒3D位置、大小和方向，剔除重叠的包围盒。本发明减少了漏检并提高了整体检测性能，在远处对象检测方面取得了显着改进。

本发明授权一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类增强和几何增强的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、输入激光点云作为原始点云，原始点云包含4维特征：中心坐标x,y,z和反射率i； 步骤二、将原始点云随机采样至16k个点； 步骤三、针对保留的16k个点，进行先后两次最远点采样FPS以及球查询，分别获得4096个和2048个中心点，及其对应的多尺度聚合特征1和多尺度聚合特征2； 步骤四、针对2048个中心点和多尺度聚合特征2，通过类别增强的多重采样CEMS模块进行先后两次采样以及球查询，分别获得1024个和512个中心点，及其对应的多尺度聚合特征3和多尺度聚合特征4； 所述类别增强的多重采样CEMS模块的采样过程具体如下： 4.1、保留的2048个中心点具有128维特征，然后对此特征使用MLP预测对应的类别，得到类别特征，再使用softmax函数得到每个点的类别分数； 4.2、基于类别分数，使用topk函数选择前1024个类别分数最高的点； 4.3、针对2048个中心点，从1024个点中使用K邻近KNN算法查找最近的3个点对特征重新插值； 4.4、将插值后的特征与初始的128维特征融合，重复4.1-4.2； 步骤五、对多尺度聚合特征4使用MLP预测质心偏移量，使得每个点向质心偏移，再使用几何增强的质心注意力GECA模块，获取质心点的质心特征； 所述几何增强的质心注意力GECA模块具体过程为：重复两次使用图卷积网络GNN，提取质心周围几何特征，将编码特征、类别特征和几何特征进行拼接后经过自注意力机制，得到质心特征； 步骤六、使用质心点的质心特征进行物体分类，并预测物体包围盒3D位置、大小和方向，使用非极大值抑制方法，剔除重叠的包围盒。

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