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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注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：CN121170762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511718174.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注方法及系统是由王贝贝;曹泓;王晨捷;张露设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注方法及系统，涉及3D目标自动标注技术领域，包括：对采集到的一组图像和点云通过视觉大模型进行像素级语义分割，得到目标像素区域的分割图以及每个像素的语义标签；利用点云到图像平面的投影与语义映射，生成带有语义标签的点云；提取属于同一语义标签的前景点云后聚类处理，获得属于所述同一语义标签的点云簇，遍历点云簇并对3D边界框进行拟合，将拟合得到的3D目标框的参数与所述同一语义标签组合，生成所述同一语义标签的3D目标标注后处理，得到最终标注结果文件；该3D目标标注方法实现了高效、准确的3D目标自动标注，显著降低标注成本，提升了标注数据的质量和一致性。

本发明授权视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.视觉大模型与点云投影融合的3D目标标注方法，其特征在于，包括： 对采集到的一组图像和点云通过视觉大模型进行像素级语义分割，得到目标像素区域的分割图以及每个像素的语义标签； 利用点云到图像平面的投影与语义映射，生成带有语义标签的点云； 对带有语义标签的点云进行降噪处理，提取属于同一语义标签的前景点云后聚类处理，获得属于所述同一语义标签的点云簇，遍历点云簇并对3D边界框进行拟合，将拟合得到的3D边界框的参数与所述同一语义标签组合，生成所述同一语义标签的3D目标标注后处理，得到最终标注结果文件； 其中对3D边界框的拟合过程如下： 对每一组点云，使用主成分分析算法计算点云主方向，根据点云在主方向上的分布范围，拟合出一个最小包围长方体，即3D边界框，所述3D边界框包括7个自由度的参数：长、宽、高、中心点坐标和偏航角； 通过最小化所构建的损失函数求解所述3D边界框的参数，据以得到拟合后3D边界框； 所述损失函数如下： ； 其中，为超参数，为一组点云中的第个点，为3D边界框的第个面，表示点到面的距离的平方，为指示函数，为3D边界框，表示若点位于内，则取1，否则取0。

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