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龍圖騰網恭喜杭州師范大學申請的專利一種基于面片上下文特征的室內點云場景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：CN115620287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202211398672.3，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種基于面片上下文特征的室內點云場景語義分割方法是由繆永偉;任國祥;章益民;王金榮;劉復昌設計研發完成，并于2022-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于面片上下文特征的室內點云場景語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于面片上下文特征的室內點云場景語義分割方法。本發明基于用戶輸入的大規模場景點云數據，利用動態區域增長算法提取室內場景中幾何特征一致的點云作為場景面片；在神經網絡編碼器中借助多尺度結構并嵌入面片局部特征聚合模塊，以有效聚合不同尺度下場景相鄰面片的上下文信息；借助基于多頭自注意力機制的Transformer模塊學習場景面片全局特征，同時將場景面片的全局特征與局部特征進行連接融合并利用多層感知器降低場景面片的特征維度；然后，在神經網絡解碼器中利用插值上采樣將經降采樣后的場景面片分辨率恢復到原始面片分辨率并給每個面片分配語義標簽，能高效、準確地分割具有大量重復結構的大規模室內點云場景。

本發明授權一種基于面片上下文特征的室內點云場景語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于面片上下文特征的室內點云場景語義分割方法，其特征在于：具體包括以下步驟：通過區域增長策略從室內場景點云數據中提取場景面片；采用基于編碼器-解碼器結構的點云分割MPTNet網絡進行點云場景的語義分割；點云分割MPTNet網絡中的編碼器由多尺度特征聚合層和中間層面片Transformer模塊構成，解碼器由特征擴散層構成；編碼器結構中的多尺度特征聚合層包括面片局部特征聚合模塊，用于通過降采樣獲取不同尺度下場景面片的局部特征信息，并聚合不同尺度下場景相鄰面片的上下文信息；中間層面片Transformer模塊用于學習降采樣后場景面片的全局特征，面片Transformer模塊借助偏移注意力機制能夠學習高層語義空間下的場景面片特征，同時分別通過平均池化層與最大池化層獲取場景面片全局特征，并將場景面片的全局特征與局部特征進行連接融合；在解碼器特征擴散層中，利用插值上采樣將經降采樣后的場景面片分辨率恢復到原始面片分辨率并給每個場景面片分配語義標簽，最終實現大規模室內點云場景的語義分割；在所述區域增長策略過程中，首先對場景點云數據進行分析并根據其采樣點曲率進行排序，選取曲率最大的采樣點s作為種子點，設初始面片Π為空集；然后根據種子點選擇面片Π以外的最近鄰點p，假設近鄰點p滿足以下條件:Np·Ns＞t1，p-s·Ns＜t2，p-q·Nq＜t3，#Πt4，則將近鄰點p添加到面片Π中，直到面片中點云數目達到閾值上限t4則選擇另外一個種子點重復上述操作，直至遍歷場景中所有點云數據為止；其中，公式中q表示依次添加至面片∏中的最后一個采樣點，N表示相應采樣點的法向量，#表示點集中采樣點數目，t1、t2、t3、t4為閾值參數。

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杭州師范大學，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區余杭塘路2318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”。