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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于相邻框投票的单阶段三维点云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：CN115953756B 。

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：202211663148.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法是由王笛;刘帅;田玉敏;万波;王泉;何立火;罗雪梅;王义峰;安玲玲;潘蓉设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法，主要解决现有技术分类置信度和定位准确度不对齐问题。其实现方案是：1获取点云数据，并对其进行数据集划分和预处理；2搭建三维点云目标检测网络并设置损失函数，并对其进行迭代训练；3使用训练好的网络对测试点云样本进行推理，过滤具有低分类置信度的预测框；4使用相邻框投票策略矫正分类置信度；6使用非最大值抑制方法过滤冗余预测框，得到目标检测结果。本发明使用预测框的相邻框信息来矫正预测框的分类置信度，使之更接近定位准确度，能有效过滤掉低质量预测框，而保留高质量预测框，提高三维目标检测器的检测精度，可用于在三维空间对目标进行识别和定位。

本发明授权基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法，其特征在于，包括如下：1通过激光雷达得到点云数据集，并以1:1的比例将其划分为训练集和测试集，再对训练集进行数据增强和体素化预处理，对测试集进行体素化预处理；2搭建由体素编码层、三维骨干网络、二维多尺度卷积骨干网络、多任务检测头级联组成的三维点云目标检测网络，并设焦点损失为分类损失函数lcls，平滑L1损失为框回归损失函数lreg，交叉熵损失为目标朝向预测损失函数ldir；3基于预处理后的训练集数据，采用Adam优化算法对三维点云目标检测网络进行训练，得到训练好的单阶段三维点云目标检测网络；4将预处理后的测试集输入到训练好的三维点云目标检测网络，在三维空间中，对环境中的目标进行定位并预测类别，得到分类置信度和相应预测框；5设分类置信度阈值t1，以过滤低分类置信度和相应预测框；6使用相邻框投票策略矫正分类置信度，得到更准确的定位置信度：6a设置框相邻阈值t2，计算预测框两两之间的交并比IoU，并将其与框相邻阈值t2进行比较，若IoU大于t2，则认为这两个预测框相邻；6b统计每个预测框的相邻框数量cnt，及其与相邻框的平均交并比ioum；6c根据6b的结果按照如下公式对每个预测框的分类置信度ci进行矫正： 其中si表示预测框bi的最终定位置信度；6g设定位置信度阈值t3，将最终定位置信度si与其阈值t3进行比较，过滤掉si低于阈值t3的预测框bi，得到定位置信度集合S＝{s1,…,si,…,sn′}和预测框集合B2＝{b1,…,bi,…,bn′}，其中n′表示现有预测框数量；7使用非最大值抑制剔除掉预测框集合B2中的冗余预测框，得到最终检测结果。

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