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龙图腾网恭喜苏州易航远智智能科技有限公司申请的专利利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的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：CN112070659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202010934018.4，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法是由安玉宾;李雪;范圣印;陈禹行设计研发完成，并于2020-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法在说明书摘要公布了：一种利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法，包括：1获取当前相机图像数据；2输入获取的所述当前相机图像数据；3检测阶段：使用3D单目检测网络对所述图像数据进行检测，得到目标图像检测结果；4校正阶段：使用残差修正网络对所述检测结果进行修正，得到修正后的图像数据；5输出所述修正后的图像数据。对单目相机进行目标检测的结果进行优化，结合深度卷积网络对其中误差较大的信息进行微调，能够很好地处理和矫正单目检测的误差，得到准确的检测结果，解决了单目相机在无人驾驶中无法满足检测精度的问题。

本发明授权利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取当前相机图像数据；步骤2、输入获取的所述当前相机图像数据；步骤3、检测阶段：使用3D单目检测网络对所述图像数据进行检测，得到目标图像检测结果；步骤4、校正阶段：使用残差修正网络对所述检测结果进行修正，得到修正后的图像数据；步骤5、输出所述修正后的图像数据；所述相机为单目相机；实时输入单目相机图像，获取所述单目相机实时图像；其中包括：3D单目检测网络推断步骤：将单目相机实时采集的图像数据组成的原始数据集进行划分，分成训练集和验证集，划分好的数据集中训练集用于训练网络，然后将验证集输入训练好的网络中，得到网络性能的评估数值；框匹配以及误差区间计算步骤：根据检测结果和真实标签之间的匹配关系，计算两者之间的误差，并统计其均值和方差；基于IOU的检测框匹配步骤：将所述验证集的预测标签与真实标签做IOU匹配，得到其中对应的框；对于真实标签中的每一个3D真实框，在对应的预测标签中，循环遍历所有框并计算与3D真实框的3DIOU和2DIOU数值，取其中3DIOU最大的作为对应预测框。

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