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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测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：CN116189147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310155654.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测方法是由柳冠华;吴振宇;赵亮;崔俊涛;黄涛设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测方法，属于目标检测领域，所述目标检测方法包括点云元数据处理步骤、映射BEV步骤、填充RGB步骤以及网络特征提取与回归步骤，点云元数据处理步骤对输入数据做基本处理，以减少传感器噪声等问题带来的数据干扰，映射BEV步骤将传统三维点云数据映射为BEV视角，将三维信息压缩至二维空间，填充RGB步骤将根据点云的三种信息归一化后填充至RGB三个通道，在YOLO网络基础上，加入E‑RPN进行扩展，完成特征提取和回归任务，本发明较传统方法提高检测效率，有效降低计算负担，降低计算平台算力要求，降低预测耗时，极大扩展了三维点云目标检测的适用范围和场景。

本发明授权一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO的三维点云低功耗快速目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、三维点云元数据处理，用以剔除原始三维点云数据中无价值采样点，具体包括以下子步骤：1.1点云裁剪，根据目标环境和采集设备性能，设置裁剪盒，将距离远价值低的点云数据剔除；1.2点云降采样，设置体素网格，通过体素法完成下采样；1.3离群点去除，利用点云的高斯分布统计特征，将搜索半径内超过α倍标准差的采样点去除；步骤二、将三维点云数据映射至BEV，对三维数据通过映射压缩至二维空间，具体包括以下子步骤：2.1将三维点云信息栅格化；2.2将点云分布到鸟瞰视角下的网格中；步骤三、将步骤二得到的信息归一化填充至RGB三通道，提取BEV视角下特征与RGB通道匹配，具体包括以下子步骤：3.1分别得到每个网格中最大高度、最大强度和点云密度三种信息；3.2将三种信息分别做归一化处理；3.3将三种信息填充至RGB通道中，使其与网络匹配；步骤四、使用YOLO网络完成特征提取和损失回归，在YOLO网络加入复数角度回归层进行扩展，完成特征提取与损失回归，具体包括以下子步骤：4.1特征提取，使用YOLO-v4网络，通过加入复数角度回归层进行扩展；4.2损失回归，将复角度引入损失函数，完成损失函数计算。

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