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龙图腾网获悉上海西虹桥导航技术有限公司申请的专利一种改进PointRCNN模型效率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：CN116630769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310427502.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种改进PointRCNN模型效率方法是由万松;郁宏伟;沈欣;兰志才;张裕;郁文贤设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进PointRCNN模型效率方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进PointRCNN模型效率方法，包括以下步骤：将点云公共数据集输入到模型中、对输入的数据进行初步的特征提取、根据模型初步提取的特征，加入子流形稀疏卷积以及加入特征蒸馏方法，通过选择教师模型对点云特征进行提取形成新的中间层特征，与学生模型所提取的特征进行比较，引导学生模型在参数量较少的情况下学习教师模型的特征。该改进PointRCNN模型效率方法，在传统双阶段点云目标检测模型PointRCNN中，在一阶段前景点数量较少的情况下加入子流形稀疏卷积，保证在稀疏点的情况下也能很好地进行特征的提取；通过对原有的模型进行知识蒸馏，优化模型结构的同时，大大提高了点云目标检测的速度并最终在模型的训练下能够精准地进行点云的目标检测。

本发明授权一种改进PointRCNN模型效率方法在权利要求书中公布了：1.一种改进PointRCNN模型效率方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S1、将点云公共数据集输入到模型中； 步骤S2、对输入的数据进行初步的特征提取； 步骤S3、在一阶段进行前景点分割前，根据模型初步提取的特征，加入子流形稀疏卷积； 步骤S31：构建子流形：将点云数据映射成局部坐标系，并构建子流形用于进行稀疏卷积，对于每个点，定义一个以该点为中心的局部坐标系，通过计算点云数据中每个点的最近邻点来构建局部坐标系； 步骤S32：计算相对坐标：通过将该点的实际坐标减去局部坐标系中心的坐标来计算相对坐标； 步骤S33：将相对坐标表示为一组分量，并将其映射到多维的空间中； 步骤S34：进行稀疏卷积：利用稀疏滤波器对这些分量进行卷积操作，在卷积操作中，仅考虑当前点的最近邻点，从而利用了点云数据的稀疏性； 步骤S35：特征提取：将卷积结果组合成特征向量，通过使用一个或者叠加多个子流形稀疏卷积，将卷积操作结果组合成一个或多尺度特征向量，并将其作为该点的特征表示； 步骤S4、加入特征蒸馏方法，通过选择教师模型对点云特征进行提取形成新的中间层特征，并对学生模型所提取的特征进行比较，引导学生模型在参数量较少的情况下学习教师模型的特征； 步骤S41、DGCNN动态图卷积模型具有较好的精度； 步骤S42、将初步提取的特征输入进教师模型中进行特征提取并和学生模型进行比较； 步骤S43、根据教师模型的特性，引导学生模型在较少数据量的情况下进行学习； 步骤S44、将训练好的学生模型作为二阶段的主干网络替换原有的特征提取模块。

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