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龙图腾网恭喜武汉科技大学申请的专利一种基于子流稀疏卷积的三维目标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：CN112270332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202011260387.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于子流稀疏卷积的三维目标检测方法及系统是由林云汉;孙亚兰;刘双元;闵华松;叶亮;左韬;邓春华设计研发完成，并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子流稀疏卷积的三维目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于子流稀疏卷积的三维目标检测方法及系统，该方法包括：获取目标场景的初始点云数据；基于初始点云数据和优化后的点云体素卷积神经网络，获取目标点云特征，优化后的点云体素卷积神经网络通过子流稀疏卷积对点云体素卷积神经网络进行优化得到；根据目标点云特征，对目标场景进行目标检测。本发明实施例构建了基于子流稀疏卷积的点云体素卷积神经网络提取方法，利用点云的稀疏性进行进一步的特征提取，能够更加高效的对局部信息进行深层提取，从而提高了三维目标检测的效率和精度。

本发明授权一种基于子流稀疏卷积的三维目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于子流稀疏卷积的三维目标检测方法，其特征在于，包括：获取目标场景的初始点云数据；基于所述初始点云数据和优化后的点云体素卷积神经网络，获取目标点云特征，优化后的点云体素卷积神经网络通过子流稀疏卷积对点云体素卷积神经网络进行优化得到；根据所述目标点云特征，对所述目标场景进行目标检测；其中，所述优化后的点云体素卷积神经网络包括第一分支和第二分支，所述第一分支是基于点的Point-based分支，用于提取全局特征，得到每个点的特征，所述第二分支是基于子流稀疏卷积的Voxel-based分支，用于提取局部特征；所述优化后的点云体素卷积神经网络通过子流稀疏卷积对点云体素卷积神经网络进行优化得到，具体包括：在所述点云体素卷积神经网络中利用所述子流稀疏卷积进行局部特征提取；所述基于所述初始点云数据和优化后的点云体素卷积神经网络，获取目标点云特征，具体包括：将归一化后的初始点云数据转换为体素；利用所述子流稀疏卷积提取所述体素的局部信息，获取局部特征；对所述局部特征进行解体素化，获取所述目标点云特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉科技大学，其通讯地址为：430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号武汉科技大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。