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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練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：CN118036703B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202311754550.8，技術領域涉及：G06N3/094；該發明授權一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練方法是由肖凱凱;李睿航;尹哲;潘之杰;李紅;呂攀設計研發完成，并于2023-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練方法在說明書摘要公布了：本發明屬于自動駕駛技術領域，公開了一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練方法，包括如下步驟：步驟1：證明反射率的重要性和模型脆弱性；步驟1.1：計算反射率的信息量；步驟1.2：證明反射率擾動的脆弱性；步驟1.3：證明反射率對抗性攻擊的脆弱性；步驟2：基于解耦的訓練；首先在模型中將反射率信息和幾何信息解耦，再對模型進行訓練。本發明探究和展示了反射率信息的重要性和面臨反射率擾動和對抗性攻擊深度模型的脆弱性。本發明提出來一種解耦的訓練方法以一種對抗性模式彈性調節模型對于反射率信息的依賴性。本發明的方法能夠在性能和脆弱性之間能夠以一種彈性的方式達到一個平衡。

本發明授權一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種針對反射率擾動的彈性解耦點云模型訓練方法，其特征在于，包括如下步驟：首先收集一組不包含反射率信息的點云幀，通過設置OR＝0來實現，不包含反射率信息的點云幀對應的輸入記為包含反射率信息的點云幀對應的輸入記為Tnormal，在提取去除反射率的點云幀和正常幀的特征之后，引入一個判別器D來區分特征提取模塊G提取的特征和GTnormal，使用二元交叉熵損失函數LD對判別器D進行優化：minLDT；D,G＝-[1T*logDGT+1-1T*log1-DGT],4其中，如果反射率通道R被設置為0，即輸入不包含反射率信息，則1T＝0，反之，表示點云幀對應的輸入，即包含反射率信息，則1T＝1，判別器D的目標是在G提取的特征中檢測到反射率信息，然后，以敵對的方式訓練G，使用以下損失函數LG：minLGT；D,G＝-1-1T*log1-DGT,5最終，模型通過以下方式進行訓練:min1-λ*LsT,L；S,G+λ*LGT；D,G,6λ是權重系數，通過調整λ，使模型在性能和脆弱性之間更靈活地依賴于反射率信息，較大的λ值使模型更注重欺騙判別器，從而減弱反射率通道的影響，縮小和GTnormal之間的差異，如果λ較小，模型將更專注于分割任務，并盡可能提取幾何和反射率信息。

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：310013 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”。