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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心;上海交通大学申请的专利一种混合协作3D对象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：CN115861642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211365296.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种混合协作3D对象检测方法及系统是由王延峰;陈思衡;卢亦凡设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合协作3D对象检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提出一种混合协作3D对象检测方法及系统。该方法包括：由多个智能体对3D对象进行检测以生成智能体位姿、对象特征图以及对象边界框；将多个智能体对同一3D对象检测生成的多个对象边界框对齐以对多个智能体之间的相对位姿进行校正；根据多个智能体之间的校正后的相对位姿生成融合对象特征图；以及根据所述融合对象特征图生成协作对象边界框。本发明可以有效抑制协作3D对象检测的位姿噪声，进而可以提升协作3D对象检测的检测精度和检测效率，并且提升了鲁棒性。

本发明授权一种混合协作3D对象检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种混合协作3D对象检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 由多个智能体对3D对象进行检测以生成智能体位姿、对象特征图以及对象边界框； 将多个智能体对同一3D对象检测生成的多个对象边界框对齐以对多个智能体之间的相对位姿进行校正； 根据多个智能体之间的校正后的相对位姿生成融合对象特征图；以及 根据所述融合对象特征图生成协作对象边界框； 其中该方法还包括估计所述边界框的不确定性，其中包括下列步骤： 将所述边界框Bi参数化，表示为下式： 其中b表示参数化的边界框、表示所述边界框的3D中心位置、表示所述边界框长度、表示所述边界框的宽度、表示所述边界框的高度、表示所述边界框的偏航角、表示所述边界框的中心位置方差，以及表示所述边界框的偏航角方差； 对中心位置x和y进行建模并且计算关于中心位置x和y的损失Lx和Ly； 对偏航角进行建模并且计算关于偏航角的损失Lθ；以及 累加损失函数，训练智能体检测和不确定性的总损失Ltotal，表示为下式： Ltotal＝Lcls+αregLreg+αcenterLx+Ly+αθLθ， 其中Lcls表示目标分类的交叉熵损失，Lreg是平滑L1框参数回归的损失，αreg、αcenter、αθ表示用于平衡的超参数。

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