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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利3D目标检测方法、装置、设备及存储介质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：CN116453109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310320998.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权3D目标检测方法、装置、设备及存储介质是由郑秀枝;赵显;张经纬;李昊设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本3D目标检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种3D目标检测方法、装置、设备及存储介质，所述3D目标检测方法包括：获取目标物体的特征数据，其中，所述特征数据包括点云数据和图像数据；将所述特征数据输入至预设的目标检测模型，基于所述目标检测模型，对所述特征数据进行检测处理，得到所述目标物体的3D检测框；其中，所述目标检测模型是基于特征训练样本、所述特征训练样本的第一伪标注数据及标注数据，对预设的待训练模型进行半监督学习的方式训练得到的，所述第一伪标注数据是对所述特征训练样本的全部伪标注数据进行筛选后得到的。本申请属于汽车自动驾驶技术领域，基于伪标注数据以及标注数据的半监督学习的方式训练得到的目标检测模型，无需大量人工标注数据，提高了3D目标检测的效率。

本发明授权3D目标检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种3D目标检测方法，其特征在于，所述3D目标检测方法包括： 获取目标物体的特征数据，其中，所述特征数据包括点云数据和图像数据； 将所述特征数据输入至预设的目标检测模型，基于所述目标检测模型，对所述特征数据进行检测处理，得到所述目标物体的3D检测框； 其中，所述目标检测模型是基于特征训练样本、所述特征训练样本的第一伪标注数据及标注数据，对预设的待训练模型进行半监督学习的方式训练得到的，所述第一伪标注数据是对所述特征训练样本的全部伪标注数据进行筛选后得到的； 所述获取目标物体的特征数据的步骤之前，还包括： 获取特征训练样本、所述特征训练样本的第二伪标注数据及标注数据，其中，所述特征训练样本包括点云训练样本和图像训练样本； 将所述图像训练样本输入至预设的2D检测模型，基于所述2D检测模型，对所述图像训练样本进行2D检测处理，得到预测2D检测框； 将所述第二伪标注数据的3D检测框投影至所述图像训练样本，计算得到投影2D检测框； 基于所述预测2D检测框和所述投影2D检测框，计算所述图像训练样本的2D检测重叠度IoU值，并基于所述IoU值和预设的分数计算公式对所述第二伪标注数据进行打分，得到所述第二伪标注数据的分值； 基于所述分值，对所述第二伪标注数据进行筛选，得到筛选后的所述特征训练样本的第一伪标注数据； 基于所述特征训练样本、所述特征训练样本的第一伪标注数据及标注数据，对预设的待训练模型进行半监督学习的方式训练，得到目标检测模型。

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