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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院申请的专利一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311185210.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法是由赵万忠;楚明龙;周小川;王春燕;栾众楷设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法，包括：将3D激光点云映射至球面投影，生成对应的二维深度图像；提取二维深度图像中的特征量，并输入到全卷积神经网络中进行语义分割，得到像素级别的语义标签；根据语义标签建立能量函数模型；利用迭代梯度下降的方法优化建立的能量函数模型，最小化能量函数模型，增强边界点的数据项以更新激光点云的语义标签；更新所有激光点云的语义标签。本发明通过建立能量函数模型，计算平均数据项能量和平滑项能量，同时考虑了局部一致性和全局一致性，增强了边界数据项，有效地解决了分割标签边界模糊的问题。

本发明授权一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑分割标签边界模糊的3D激光点云语义分割方法，其特征在于，步骤如下： 1将3D激光点云映射至球面投影，生成对应的二维深度图像； 2提取所述步骤1中二维深度图像中的特征量，并输入到全卷积神经网络中进行语义分割，得到像素级别的语义标签； 3根据所述步骤2中得到的语义标签建立能量函数模型； 4利用迭代梯度下降的方法优化所述步骤3中的建立的能量函数模型，最小化能量函数模型，增强边界点的数据项以更新激光点云pi的语义标签； 5重复所述步骤4以更新所有激光点云的语义标签； 所述步骤3具体包括： 31计算每个激光点云pi与其最近邻点的距离，定义为平均数据项能量函数； 32计算激光点云pi与其近邻点之间的空间关系，定义为平滑数据项能量函数； 33根据步骤31中的平滑项能量函数和步骤32中的平均数据项能量函数计算得到能量函数模型； 所述步骤4中最小化能量函数模型EY的方法具体为： 采用迭代条件梯度下降的方法，将能量函数的优化问题分解为多个子问题，在每个子问题中更新一个点的语义标签；具体实现方式为：针对每个激光点云pi，固定其他点云的语义标签，仅优化激光点云pi的语义标签；在能量函数模型中只保留与激光点云pi相关的项，得到子问题： 式中，表示所有近邻点的集合；使用梯度下降的方法求解子问题，通过监控能量函数模型的变化情况，判断子问题是否收敛；当能量函数模型变化小于阈值时，则认为子问题已收敛，结束迭代，更新激光点云pi语义标签yi；若子问题未收敛，则继续迭代直到能量函数模型变化小于阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。