长春理工大学赵海丽获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D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：CN119559377B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411597410.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D目标检测方法是由赵海丽;姚凯;景文博;赵东杰;梁美慧;孟家合设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于点云3D目标检测技术领域，尤其为一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D目标检测方法，包括如下步骤：步骤1：点云数据预处理，裁剪点云，提取感兴趣区域内的目标点云，使用数据增强技术增强点云数据，获得预处理后的高质量点云数据。本发明在3D稀疏主干网络中集成了3D稀疏Inception模块，并在2D稠密主干网络中引入了ASPP模块，显著提升了网络对多尺度特征的提取能力；3D稀疏Inception模块擅长从多尺度空间特征中捕获信息，而ASPP模块则通过并行处理不同尺寸的卷积核，扩展了网络的接收域，增强了对多尺度目标的适应性，这对于提升行人等小目标的检测精度尤为有效，同时保持了对大型目标的高检测性能，增强了模型的灵活性和鲁棒性。
本发明授权一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Inception模块和ASPP模块的点云3D目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：点云数据预处理，裁剪点云，提取感兴趣区域内的目标点云，使用数据增强技术增强点云数据，获得预处理后的高质量点云数据； 步骤2：对预处理后的点云数据体素特征编码，生成体素的3D稀疏特征图； 步骤3：采用3D稀疏卷积神经网络作为主干网络，在网络中插入3D稀疏Inception模块，融合多尺度特征，输出3D稀疏张量； 步骤4：将3D稀疏张量投影到二维平面上，生成BEV特征； 步骤5：使用包含ASPP模块的2D卷积神经网络作为主干网络，进一步学习BEV特征，输出2D稠密特征张量； 步骤6：将2D稠密特征张量输入到目标检测网络中，得到目标检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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