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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D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：CN114898356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210536412.1，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D目标检测方法是由夏晨星;李续兵;高修菊;孙延光;王晶晶设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，提供了基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D目标检测算法，包括以下步骤：1利用体素质心下采样算法从原始点云数据中心选取关键点，然后以关键点为中心搜索邻近固定半径内的点；2利用稀疏卷积对选取的每个球体中的点进行特征提取，得到空间组，再运用卷积操作得到空间特征；3利用三层UNet网络对RGB图像进行多尺度特征提取，得到语义组，通过MLP将其扩展到与空间特征相同的维度，得到语义特征；4使用交叉注意力机制融合空间特征与语义特征，融合后的特征再输入到检测头进行检测，并利用混合损失函数训练此模型。大量的在多个公开的数据集上的实验数据表明了，此发明具有高效性和优越性。

本发明授权基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于球体空间特征和多模态交叉融合网络的3D目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1利用体素质心下采样算法从原始点云数据中心选取关键点，然后以关键点为中心搜索邻近固定半径内的点； 1.1收集图像和点云3D目标检测领域相关数据集，包括KITTI数据集，ScanNetV2数据集，Waymo数据集，SUNRGB-D数据集和LyftL5数据集； 1.2利用具有80256个目标标记的KITTI数据集训练数据集用于训练模型；利用KITTI数据集中的测试数据集，用于检测模型泛化性能； 1.3首先，利用体素质心下采样算法从原始点云中选取关键点，如下式所示： 其中m为每个体素中点的数量，xi,yi,zi为点的坐标； 1.4随后，利用KD-tree近邻搜索算法，以关键点为中心固定搜索半径，得到若干球形空间体素Vspatial，包含若干个点Pv,i，如下式所示： Vspatial＝KDKcentroid,R,2 其中R表示搜索半径； 2利用稀疏卷积对选取的每个球体中的点进行特征提取，得到空间组，再运用卷积操作得到空间特征； 3利用三层Unet网络对RGB图像进行多尺度特征提取，得到语义组，通过MLP将其扩展到与空间特征相同的维度，得到语义特征； 4使用交叉注意力机制融合空间特征与语义特征，融合后的特征再输入到检测头进行检测，并利用混合损失函数训练此模型。

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