本文提出了一种基于激光雷达（LiDAR）的三维目标检测新方法，有效应对了该领域两大核心挑战：点云数据稀疏性与遮挡问题。我们的方法利用时间序列点云数据生成多视角的完整物体视图帧，从而实现对物体更全面的感知。为解决实时生成此类帧的难题，我们采用教师-学生（Teacher-Student）框架中的知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，使学生模型能够学习并模仿教师模型的先进感知能力。本研究首次在计算机视觉领域引入“弱到强”泛化（weak-to-strong generalization）范式，通过在富含信息且物体完整的数据上训练教师模型，显著提升了模型的泛化性能。在本次演示中，我们展示了X-Ray教师模型在物体完整帧上生成的高质量标注结果，并验证了其知识成功蒸馏至学生模型，显著提升了三维目标检测的性能。