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龍圖騰網(wǎng)恭喜中北大學申請的專利一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114581718B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01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?zhí)?專利號為：202210233977.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法是由況立群;萬嘉龍;熊風光;韓慧妍;楊曉文;張元;韓燮;龐敏;薛紅新;王爽;孫福盛;郭磊設計研發(fā)完成，并于2022-03-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法，為解決當前三維點云分類技術(shù)中缺乏對點云拓撲特征進行表征的問題，本發(fā)明在現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡的點云分類技術(shù)PointNet++基礎(chǔ)上，進一步引入代數(shù)拓撲學中的持久同調(diào)方法進行點云分類。首先，構(gòu)建點云witness單純復形拓撲結(jié)構(gòu)，從貝蒂數(shù)和持久圖兩個方面量化點云的持久同調(diào)拓撲特征。其次，定義一個基于持久同調(diào)的損失函數(shù)，據(jù)此對三維點云分類的網(wǎng)絡模型進行訓練學習，得到神經(jīng)網(wǎng)絡模型各項參數(shù)。最后，利用訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，進行三維點云的分類任務。測試結(jié)果顯示，本發(fā)明顯著提升了點云分類準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合持久同調(diào)的三維點云分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，建立三維點云數(shù)據(jù)集，劃分為訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集兩部分，同時完成三維點云數(shù)據(jù)預處理；步驟2，通過witness單純復形構(gòu)建三維點云的witness單純復形拓撲結(jié)構(gòu)；步驟3，在三維點云的witness單純復形拓撲結(jié)構(gòu)中計算其持久同調(diào)特征；步驟4，定義一種基于持久同調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)；步驟5，訓練三維點云分類任務的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；步驟6，利用步驟5訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入三維點云測試數(shù)據(jù)集，進行三維點云的分類任務，輸出每個點云所屬物體的類別標簽；所述步驟4中定義一種基于持久同調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)，具體步驟為：步驟4.1，將持久性圖中的所有特征點按照持久時長yk-xk從大到小進行排序，因此，表示在持久圖的第k個維度上，持久時間排在第i位的特征點，和分別表示該特征點的產(chǎn)生時間和消失時間；步驟4.2，定義點云P在第k個維度下的損失函數(shù)為： 步驟4.3，對于給定的一個三維點云P，定義其在所有拓撲空間維度下的持久同調(diào)損失函數(shù)，該函數(shù)公式定義如下： 步驟4.4，定義整個神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)由交叉熵損失函數(shù)和持久同調(diào)損失函數(shù)兩部分構(gòu)成，即： 其中，X表示三維點云的訓練數(shù)據(jù)集，ω表示神經(jīng)網(wǎng)絡的各項參數(shù)，α表示持久同調(diào)損失函數(shù)的權(quán)重占比，式中的為交叉熵損失函數(shù)，用于度量兩個概率分布間的差異性信息。

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