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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法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：CN116543153B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202310497117.4，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法是由徐宗懿;袁波;劉繼逍;高新波設計研發完成，并于2023-05-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明屬于點云數據處理領域，具體涉及一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法；所述分割方法包括獲取目標點云數據；將所述目標點云數據輸入到訓練完成的點云語義分割神經網絡中，輸出目標點云數據的分割結果；通過半監督訓練點云語義分割神經網絡減輕了點云數據的標記成本；通過主動學習選點，從未標記的點云數據集中通過特定的采樣策略進行不確定的點選取，這樣選取出的點云數據是重要且含有豐富信息的并且還可以是非冗余的。能夠提升半監督學習的效果和模型的能力，最終提升了三維點云數據的分割性能。

本發明授權一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于選點主動學習的半監督點云語義分割方法，其特征在于，所述方法包括獲取目標點云數據；將所述目標點云數據輸入到訓練完成的點云語義分割神經網絡中，輸出目標點云數據的分割結果；其中，所述點云語義分割神經網絡的訓練過程具體包括：101、獲取點云數據集；所述點云數據集包括標記數據集和未標記數據集，所述標記數據集和所述未標記數據集具有相同的分布，所述標記數據集中每個點云數據具有標簽，所述未標記數據集中每個點云數據不具有標簽；102、采用標記數據集和未標記數據集以半監督方式訓練點云語義分割模型，并預測得到未標記數據的偽標簽；103、采用分層最小邊際不確定度度量，根據點云數據集中的點云數據標簽，計算出點云的最小邊際分數Ux；并根據多次下采樣在不同尺度上逐步捕捉局部上下文，計算出點云在第i次降采樣下的上下文不確定性得分104、采用點云的最小邊際分數Ux和在第i次降采樣下的上下文不確定性得分計算出點云的不確定性結果，表示為： 其中，vu表示點云xu的不確定性結果，Ux表示點云xu的最小邊際分數，表示點云xu在第i次降采樣下的上下文不確定性得分，xu表示可以選擇進行標記的候選點云；wi表示第i次降采樣的超參數，N為降采樣次數；105、基于點云的不確定性結果選擇出若干點云，并將選擇出的若干點云進行標記后送入標記數據集中，并從未標記數據集中移除，返回步驟101中，直至點云語義分割模型訓練完成。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2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”。