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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法獲國(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：CN116543153B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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：202310497117.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法是由徐宗懿;袁波;劉繼逍;高新波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法；所述分割方法包括獲取目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練完成的點(diǎn)云語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割結(jié)果；通過(guò)半監(jiān)督訓(xùn)練點(diǎn)云語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減輕了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的標(biāo)記成本；通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)選點(diǎn)，從未標(biāo)記的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中通過(guò)特定的采樣策略進(jìn)行不確定的點(diǎn)選取，這樣選取出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)是重要且含有豐富信息的并且還可以是非冗余的。能夠提升半監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果和模型的能力，最終提升了三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割性能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于選點(diǎn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述方法包括獲取目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練完成的點(diǎn)云語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割結(jié)果；其中，所述點(diǎn)云語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程具體包括：101、獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)集包括標(biāo)記數(shù)據(jù)集和未標(biāo)記數(shù)據(jù)集，所述標(biāo)記數(shù)據(jù)集和所述未標(biāo)記數(shù)據(jù)集具有相同的分布，所述標(biāo)記數(shù)據(jù)集中每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有標(biāo)簽，所述未標(biāo)記數(shù)據(jù)集中每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)不具有標(biāo)簽；102、采用標(biāo)記數(shù)據(jù)集和未標(biāo)記數(shù)據(jù)集以半監(jiān)督方式訓(xùn)練點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型，并預(yù)測(cè)得到未標(biāo)記數(shù)據(jù)的偽標(biāo)簽；103、采用分層最小邊際不確定度度量，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)簽，計(jì)算出點(diǎn)云的最小邊際分?jǐn)?shù)Ux；并根據(jù)多次下采樣在不同尺度上逐步捕捉局部上下文，計(jì)算出點(diǎn)云在第i次降采樣下的上下文不確定性得分104、采用點(diǎn)云的最小邊際分?jǐn)?shù)Ux和在第i次降采樣下的上下文不確定性得分計(jì)算出點(diǎn)云的不確定性結(jié)果，表示為： 其中，vu表示點(diǎn)云xu的不確定性結(jié)果，Ux表示點(diǎn)云xu的最小邊際分?jǐn)?shù)，表示點(diǎn)云xu在第i次降采樣下的上下文不確定性得分，xu表示可以選擇進(jìn)行標(biāo)記的候選點(diǎn)云；wi表示第i次降采樣的超參數(shù)，N為降采樣次數(shù)；105、基于點(diǎn)云的不確定性結(jié)果選擇出若干點(diǎn)云，并將選擇出的若干點(diǎn)云進(jìn)行標(biāo)記后送入標(biāo)記數(shù)據(jù)集中，并從未標(biāo)記數(shù)據(jù)集中移除，返回步驟101中，直至點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型訓(xùn)練完成。

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