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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种高效的无锚框3-D目标检测及跟踪方法及模型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：CN116912804B 。

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：202310957145.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种高效的无锚框3-D目标检测及跟踪方法及模型是由王海;张桂荣;彭一明;蔡英凤;陈龙;李祎承;刘擎超设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效的无锚框3-D目标检测及跟踪方法及模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高效的无锚框3‑D目标检测及跟踪方法及模型，为减少空间几何特征丢失以及更好的融合多尺度特征，本发明设计了更加有效的颈部网络，命名为空间语义融合颈部网络，使得颈部网络输出的特征更适合最终的目标边界框回归和目标分类。为了有效地捕捉object‑object联系和object‑context联系，本发明使用transformer的decoder结构构建了更加强大的检测头，设计了更加有效的query初始化方法，显著提升了目标检测性能。在3‑D检测算法的基础上构建了更加稳定的多目标跟踪算法。通过优化关联指标和轨迹管理策略，多目标跟踪过程更加具备鲁棒性，大大减少了轨迹ID切换的次数。

本发明授权一种高效的无锚框3-D目标检测及跟踪方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种高效的无锚框3-D目标检测及跟踪方法，其特征在于，包括： S1点云数据预处理； S2基于dynamicpilla设计动态特征编码器； S3基于2D稀疏卷积设计Pillar特征提取器； S4对pillar特征提取器输出的特征进行空间语义融合，设计颈部网络； 所述颈部网络包括自校正卷积模块和ECANet注意力机制模块，自校正卷积专注到感兴趣的前景特征，ECANet可以捕捉更加fine-grained特征； 所述自校正卷积模块，将特定层的卷积核分为多个部分，不均匀地将每个部分中的卷积核以异构方式被利用，具体而言，自校正卷积首先通过下采样将输入点云特征转换为低维嵌入，采用由一个卷积核变换的低维嵌入来校准另一部分中卷积核的卷积变换，利用自校正卷积内包含的注意力机制，可以更加关注待检测目标的点云特征提取； ECANet注意力机制模块，具体的过程是：i首先输入点云特征图，它的维度是H×W×C；ii对输入特征图进行空间特征压缩，在空间维度，使用全局平均池化GAP，得到1×1×C的特征图；iii将压缩后的特征图通过1×1卷积，学习不同通道之间的重要性，此时输出的维度还是1×1×C；iv最后是通道注意力结合，将通道注意力的特征图1×1×C、原始输入特征图H×W×C，进行逐通道乘，最终输出具有通道注意力的点云特征图；ECANet的kernel是通过自适应选取得到，对于处理点云的稀疏性非常高效，对于OUT1和OUT2之间的点云特征融合，首先将OUT2提取后的点云特征和OUT1进行concat处理，然后继续使用自校正卷积进一步融合； S5基于Transformer设计检测头； S6模型训练及设置损失函数； S73D目标跟踪。

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