哈尔滨工业大学(威海)张维刚获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法和设备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：CN121392821B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511678539.7，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法和设备是由张维刚;钟建平;戚兆波;黄庆明设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法和设备，该方法包括：利用接收的目标物体的点云数据和图像数据，对点云数据增强；对增强点云数据下采样和特征学习，得到具有特征的下采样点；基于具有特征的下采样点，估计每个点到其所属目标实例中心的偏移量；基于偏移量确定位于真实边界框内部的候选点集；计算候选点集中每个点的质量分数，并基于目标实例候选点集的数据特性，确定该实例的正样本阈值；根据质量分数和正样本阈值，将每个目标实例的候选点划分为正样本或忽略样本；基于正样本，生成3D候选区域并预测目标物体的类别和位置。基于该方法，本发明还提出了检测设备。本发明实现了对目标物体位置和类别的精准检测。
本发明授权一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于实例感知标签分配策略的3D目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用接收的目标物体的点云数据和图像数据，对点云数据增强得到增强点云数据； 对增强点云数据进行下采样和特征学习，得到具有特征的下采样点；基于具有特征的下采样点，估计每个点到其所属目标实例中心的偏移量； 基于所述偏移量，将所述具有特征的下采样点与真实3D边界框进行关联，确定位于真实边界框内部的候选点集； 对于每个目标实例，计算其候选点集中每个点的质量分数，并基于所述目标实例的候选点集的数据特性，动态地确定该实例的正样本阈值； 根据所述质量分数和正样本阈值，将每个目标实例的候选点划分为正样本或忽略样本；基于正样本，生成3D候选区域并预测目标物体的类别和位置。
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