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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種點云異常檢測方法、裝置及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119090887B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411585865.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種點云異常檢測方法、裝置及介質是由閆江濤;孟文超;賀詩波;楊秦敏;顧超杰設計研發完成，并于2024-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種點云異常檢測方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發明屬于工業點云異常檢測技術領域，公開了一種點云異常檢測方法、裝置及介質，包括計算每個點的異常得分圖；通過最遠距離采樣算法分組點云，并進行初步特征提取；通過局部異常感知網絡和全局異常感知網絡，提取局部異常特征和全局異常特征，將文本特征向量、點云嵌入和異常圖嵌入連接后輸入到多模態大語言模型主干網絡，使其具備檢測和解釋異常特性的能力。本發明通過融合多模態大語言模型的基本多模態理解能力、領域泛化能力以及點云數據的異常檢測技術，顯著提高了異常檢測的準確性和魯棒性。該方法通過局部和全局異常感知網絡的協同工作，實現了對點云數據中異常區域的精確識別和詳細描述。

本發明授權一種點云異常檢測方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種點云異常檢測方法，其特征在于，包括：S1、生成點云異常檢測的指令數據集，其中通過GPT-4生成多樣化的指令問答對，豐富多模態大語言模型的訓練數據；S2、獲取待檢測物體的三維點云數據P0∈Rn×6，其中，P0代表原始點云，R是實數域，n表示點的數量，每個點有6個特征，包括XYZ坐標和RGB顏色信息；S3、通過點云異常檢測器計算點云數據的異常得分圖，從而識別出原始異常得分圖S0∈Rn×1；S4、首先提取點云和異常分數特征，再利用跨模態交叉注意力和門控融合模塊得到局部異常特征，通過集合抽象塊提取全局異常特征；S5、將給定的對話文本輸入到預訓練的文本特征提取器中得到文本特征向量，隨后將局部異常特征、全局異常特征和文本特征向量連接后輸入到多模態大語言模型主干網絡，對多模態大語言模型進行訓練，使多模態大語言模型具備檢測異常并解釋異常特性的能力： ，其中LLM代表多模態大語言模型，Concat表示特征拼接，Ttext代表預先提取的文本特征向量，y為輸出序列，訓練時所采用的損失函數L如下： ，其中，n0是標記的數量，yi是輸出序列中第i個token的真實標簽，pi是輸出序列中第i個token的預測概率，該損失函數為交叉熵損失函數，用于衡量模型預測結果與真實標簽之間的差異；經過訓練后得到優化后的針對點云異常檢測的多模態大語言模型；S6、通過優化后的多模態大語言模型對點云數據進行檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。