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龍圖騰網(wǎng)恭喜西南交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法、裝置設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119339091B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411884912.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法、裝置設(shè)備及介質(zhì)是由陳曦;楊柳;馬征;包涵;陳美吉;范平志設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法、裝置設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法、裝置設(shè)備及介質(zhì)，涉及點(diǎn)云分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括獲取原始點(diǎn)云信息；根據(jù)所述原始點(diǎn)云信息進(jìn)行特征編碼處理，基于隨機(jī)采樣的下采樣操作獲取深層次特征得到編碼信息；對(duì)所述編碼信息進(jìn)行特征解碼處理，基于多維度的插值拼接與轉(zhuǎn)置卷積操作得到解碼信息；基于所述解碼信息構(gòu)建得到點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型，并使用點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型對(duì)所述原始點(diǎn)云信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到點(diǎn)云語(yǔ)義分割結(jié)果。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型在對(duì)宏大場(chǎng)景下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在處理時(shí)間慢、參數(shù)量多和分割性能不高的問(wèn)題，以及在標(biāo)簽數(shù)量具有顯著差異的情況下，存在丟失模型對(duì)小數(shù)量標(biāo)簽的語(yǔ)義分割精度的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法、裝置設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于隨機(jī)采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：獲取原始點(diǎn)云信息；根據(jù)所述原始點(diǎn)云信息進(jìn)行特征編碼處理，基于隨機(jī)采樣的下采樣操作獲取深層次特征得到編碼信息；對(duì)所述編碼信息進(jìn)行特征解碼處理，基于多維度的插值拼接與轉(zhuǎn)置卷積操作得到解碼信息；基于所述解碼信息構(gòu)建得到點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型，并使用點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型對(duì)所述原始點(diǎn)云信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到點(diǎn)云語(yǔ)義分割結(jié)果；所述根據(jù)所述原始點(diǎn)云信息進(jìn)行特征編碼處理，基于隨機(jī)采樣的下采樣操作獲取深層次特征得到編碼信息，包括：根據(jù)所述原始點(diǎn)云信息構(gòu)建編碼器，所述編碼器包括多個(gè)依次連接的編碼層，所述編碼層包括依次連接的編碼模塊和采樣模塊；通過(guò)每個(gè)編碼層將輸入的特征信息進(jìn)行編碼和下采樣，得到每個(gè)編碼層輸出的編碼特征信息；將每個(gè)編碼層輸出的編碼特征信息共同作為編碼器輸出的編碼信息；所述通過(guò)每個(gè)編碼層將輸入的特征信息進(jìn)行編碼和下采樣，得到每個(gè)編碼層的編碼特征信息，包括：將每個(gè)編碼層輸入的特征信息分別通過(guò)兩個(gè)共享多層感知機(jī)進(jìn)行特征變換，得到第一變換信息和第二變換信息；將所述原始點(diǎn)云信息和所述第一變換信息通過(guò)局部坐標(biāo)注意力進(jìn)行位置編碼以獲取注意力權(quán)重，得到第一增強(qiáng)信息；將所述第一增強(qiáng)信息通過(guò)共享多層感知機(jī)進(jìn)行特征變換，得到第三變換信息；將所述第一增強(qiáng)信息依次通過(guò)位置綁定模塊和注意力池化進(jìn)行位置信息強(qiáng)化，得到第二增強(qiáng)信息；將所述第三變換信息和所述第二增強(qiáng)信息進(jìn)行拼接，得到第一拼接信息，將所述第一拼接信息依次通過(guò)激活函數(shù)計(jì)算和歸一化處理，得到第一特征信息；將所述第一特征信息依次通過(guò)位置綁定模塊和注意力池化進(jìn)行位置信息強(qiáng)化，得到第三增強(qiáng)信息；將所述第一特征信息通過(guò)共享多層感知機(jī)進(jìn)行特征變換，得到第四變換信息；將所述第四變換信息和所述第三增強(qiáng)信息進(jìn)行特征拼接后，依次通過(guò)激活函數(shù)計(jì)算、歸一化處理和共享多層感知機(jī)進(jìn)行特征變換，得到第五變換信息；將所述第五變換信息和所述第二變換信息進(jìn)行特征拼接后，通過(guò)激活函數(shù)計(jì)算和歸一化處理，得到點(diǎn)云編碼信息，其中，將所述點(diǎn)云編碼信息作為該編碼層對(duì)應(yīng)編碼模塊的輸出特征信息；將所述點(diǎn)云編碼信息通過(guò)該編碼層的采樣模塊進(jìn)行隨機(jī)下采樣，得到該編碼層的編碼特征信息；所述通過(guò)局部坐標(biāo)注意力進(jìn)行位置編碼以獲取注意力權(quán)重的具體步驟為：獲取第一輸入特征信息和第二輸入特征信息，所述第一輸入特征信息和第二輸入特征信息均為局部坐標(biāo)注意力輸入的特征信息，所述第二輸入特征信息為原始點(diǎn)云信息；獲取第一輸入特征信息中每個(gè)點(diǎn)的第一鄰點(diǎn)信息；基于第一鄰點(diǎn)信息計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與鄰點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)信息和歐幾里得距離；根據(jù)三角函數(shù)和第一鄰點(diǎn)信息計(jì)算每個(gè)點(diǎn)多個(gè)維度的位置編碼；獲取第二輸入特征信息中每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)信息和第二鄰點(diǎn)信息；基于每個(gè)點(diǎn)的第一鄰點(diǎn)信息、相對(duì)坐標(biāo)信息、歐幾里得距離和位置編碼，構(gòu)建多個(gè)局部塊的局部坐標(biāo)編碼，每個(gè)所述局部塊由一個(gè)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的鄰點(diǎn)構(gòu)成；基于所述局部坐標(biāo)編碼、所述第二鄰點(diǎn)信息和所述坐標(biāo)信息對(duì)每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行逐點(diǎn)特征變換，得到第一變換特征信息，所述第一變換特征信息包括每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)局部塊的注意力權(quán)重；將第一變換特征信息和第一輸入特征信息進(jìn)行拼接后，進(jìn)行激活函數(shù)計(jì)算和歸一化處理，得到局部坐標(biāo)注意力輸出的特征信息；所述通過(guò)位置綁定模塊和注意力池化進(jìn)行位置信息強(qiáng)化的具體步驟為：獲取第三輸入特征信息中每個(gè)點(diǎn)的第三鄰點(diǎn)信息，所述第三輸入特征信息為位置綁定模塊輸入的特征信息；將所述局部坐標(biāo)編碼通過(guò)共享多層感知機(jī)轉(zhuǎn)換特征維度，得到特征轉(zhuǎn)換信息；將所述第三鄰點(diǎn)信息和所述特征轉(zhuǎn)換信息進(jìn)行拼接，得到拼接鄰點(diǎn)信息，所述拼接鄰點(diǎn)信息為位置綁定模塊輸出的特征信息；將所述拼接鄰點(diǎn)信息依次通過(guò)線性變換和歸一化指數(shù)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到第二變換特征信息；將所述第二變換特征信息和所述拼接鄰點(diǎn)信息依次進(jìn)行點(diǎn)乘操作和求和操作，得到特征融合信息；將所述特征融合信息通過(guò)共享多層感知機(jī)擴(kuò)展特征維度，得到強(qiáng)化特征信息，所述強(qiáng)化特征信息為注意力池化輸出的特征信息；所述對(duì)所述編碼信息進(jìn)行特征解碼處理，基于多維度的插值拼接與轉(zhuǎn)置卷積操作得到解碼信息，包括：基于所述編碼器構(gòu)建解碼器，所述解碼器包括多個(gè)依次連接的解碼層，每個(gè)所述解碼層與一個(gè)編碼層一一對(duì)應(yīng)；將每個(gè)解碼層的第四輸入特征信息通過(guò)近鄰插值進(jìn)行上采樣，得到該解碼層的第一解碼特征信息，所述第四輸入特征信息為該解碼層對(duì)應(yīng)的上一解碼層輸出的特征信息；將每個(gè)解碼層的第一解碼特征信息與該解碼層的第五輸入特征信息進(jìn)行拼接后，進(jìn)行轉(zhuǎn)置卷積操作，得到該解碼層的第二解碼特征信息，所述第二解碼特征信息為該解碼層輸出的特征信息，所述第五輸入特征信息為該解碼層對(duì)應(yīng)編碼層輸出的編碼特征信息；將最后一層解碼層的第二解碼特征信息作為解碼器輸出的解碼信息。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西南交通大學(xué)，其通訊地址為：610031 四川省成都市金牛區(qū)二環(huán)路北一段111號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。