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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置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：CN116740554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310304971.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置是由张铂;石博天;李怡康;窦民;闫翔超设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置，该方法包括：获取待检测目标域的时序点云信息，将时序点云信息分成单帧点云数据；将单帧点云数据输入训练好的时序帧主动学习三维目标检测模型中，得到点云场景中每个物体的类别及标记框；其中，时序帧主动学习三维目标检测模型采用带标注的时序帧数据集进行训练，带标注的时序帧数据集通过基于时空连续帧主动学习采样策略，从全量无标注的时序帧中返回最具价值的时序帧，对最具价值的时序帧进行标注得到，从而降低标注团队的标注成本。该方案大幅降低了自动驾驶感知模型对于海量时序帧标注的需要。

本发明授权一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测目标域的时序点云信息，将所述时序点云信息分成单帧点云数据； 将所述单帧点云数据输入训练好的时序帧主动学习三维目标检测模型中，得到所述点云场景中每个物体的类别及标记框； 其中，所述时序帧主动学习三维目标检测模型采用带标注的时序帧数据集进行训练，所述带标注的时序帧数据集通过基于时空连续帧主动学习采样策略，从全量无标注的时序帧中返回最具价值的时序帧，对所述最具价值的时序帧进行标注得到； 所述基于时空连续帧主动学习采样策略从全量无标注的时序帧中返回最具价值的时序帧，包括： 获取若干无标注时序帧； 所述无标注时序帧输入多粒度时序域判别器，得到时序帧的域得分； 将所述时序帧的域得分进行降序排序，选取排序中前预设比例对应的时序帧作为所述最具价值的时序帧； 所述无标注时序帧输入多粒度时序域判别器，得到时序帧的域得分，包括： 所述无标注时序帧输入检测器，得到时序-场景级显著性描述特征图； 根据所述时序-场景级显著性描述特征图，得到所述时序帧的域得分； 所述无标注时序帧输入检测器，得到时序-场景级显著性描述特征图，包括： 所述无标注时序帧输入三维骨干网络，得到三维特征描述； 将所述三维特征描述映射到提取鸟瞰图特征，得到鸟瞰图特征映射； 将所述鸟瞰图特征映射输入二维骨干网络，得到二维特征描述； 将所述二维特征描述通过区域建议网络，得到目标得分； 根据所述目标得分，确定所述时序-场景级显著性描述特征图； 所述根据所述目标得分，确定所述时序-场景级显著性描述特征图，包括： 根据所述目标得分，确定熵得分； 采用一致性评价函数，确定相邻两个时序帧的二维特征描述的时序信息得分； 根据所述目标得分、所述熵得分、所述时序信息得分及所述二维特征描述，确定所述时序-场景级显著性描述特征图。

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