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龍圖騰網恭喜北京市測繪設計研究院申請的專利一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模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：CN119314028B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411857180.5，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模方法是由崔揚;劉光;閆寧;孔令彥;劉鵬;劉延松;劉藝;董志海;崔磊;段明旭;宮延鵬;楊玉;張佩霞;楊震;李晗;楊伯鋼設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模方法，所述建模方法包括：聯合關鍵點檢測和描述的室內場景多源數據融合；基于語義增強與多任務協同的室內場景多粒度理解；融合數據驅動和模型驅動重建室內全要素三維結構化模型。建立一套穩健、魯棒的室內自動化建模方法，為室內應用服務提供重要的技術支撐。

本發明授權一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數據融合的室內場景理解和結構化建模方法，其特征在于，所述建模方法包括：聯合關鍵點檢測和描述的室內場景多源數據融合；基于語義增強與多任務協同的室內場景多粒度理解，包括：在多房屋、復雜連接的室內空間過分割的問題，提出了融合語義約束和多標記圖割的單房屋分割方法，將無序點云分割為具有語義信息的單個房間，實現室內場景粗粒度理解；根據分割后單個房屋的部件級對象，基于融合后的多源數據，利用任務協同、歸納遷移、共享表示提升網絡泛化能力，實現室內多層次和細粒度的室內場景理解，其中多層次包括：定位、語義和形狀；所述細粒度包括部件級實例分割；所述室內多層次和細粒度的室內場景理解具體包括：根據分割后每個房屋，發展基于圖神經網絡與結構-注意力機制的骨干特征學習網絡，分析三維空間中鄰域關系構成與結構信息；在特征學習骨干網絡的基礎上，發展融合三維目標檢測、語義分割、實例分割的多任務深度學習網絡，實現統一網絡框架下多層次和細粒度的室內場景理解；所述基于圖神經網絡與結構-注意力機制的骨干特征學習網絡，包括：首先，對原始的大規模點集，使用傳統隨機采樣、球形采樣、區域采樣與改進自編碼器結合的方式，抽取場景的子集，降低點集中元素的數量；然后，采用圖卷積網絡對精簡后的子集做全局或者局部范圍內點間相互關系的連接；最后，對經圖卷積處理完成的初級特征表達，構建使用分層卷積神經網絡連接的深層特征提取骨架，以空間中結構的相關性維度引入注意力機制，形成符合人腦認知的三維物體認知過程，逐層提升認知能力，完成對整個場景的特征提取，形成場景內類間關系的構建；基于卷積注意力機制和非局部特征金字塔的目標檢測分支，包括：將空間注意力和通道注意力融入到點云卷積的實現中，學習得到對三維目標檢測更有利的特征信息；使用非局部特征金字塔依據特征的全局相似性融合信息，實現對形狀和尺度各異的三維目標的可變形特征提取，實現預測三維邊界框；根據三維邊界框的中心點構建不規則形狀點云的類別高斯分布熱力圖；基于結構基元關系組合推理的語義分割分支，包括：語義分割的準確性極大依賴于空間結構基元之間的組合關系和逐點定位信息的保留，語義分割方法包含：空間結構基元表達、關系推理及組合泛化和逐點空間信息恢復；顧及語義邊界信息和目標定位信息的實例分割分支，包括：利用目標檢測分支方法的定位信息和語義分割分支的類別信息，將實例分割問題轉換為兩個耦合的過程：置信度矩陣預測和邊界定位掩碼預測；融合數據驅動和模型驅動重建室內全要素三維結構化模型。

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北京市測繪設計研究院，其通訊地址為：100038 北京市海淀區羊坊店路15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”。