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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种详细三维指向性目标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：CN120388032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510880991.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种详细三维指向性目标分割方法是由纪荣嵘;纪家沂;陈琦;吴昌鲡;马祎炜;孙晓帅设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种详细三维指向性目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种详细三维指向性目标分割方法，包括以下步骤：S1、定义任务形式以及定义任务的评价指标；S2、结合人工和大模型对ScanRefer数据集进行修改和增强，以生成DetailRefer数据集；S3、构建DetailBase基线模型，通过DetailBase基线模型对句子级别或短语级别的语言进行分割；该方法通过定义任务形式、生成DetailRefer数据集以及构建DetailBase基线模型，可增强在3D视觉和语言任务中理解和定位文本上下文的能力。

本发明授权一种详细三维指向性目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种详细三维指向性目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义任务形式以及定义任务的评价指标； 步骤S1中，定义任务形式用于从点云场景中分割出与句子中给定的每个目标短语相对应的掩码，具体过程为： S11、给定点云场景，其中，为点的数量，为特征长度；所述特征长度包括坐标XYZ、颜色RGB和法向量； S12、给定一个文本描述，其中，是文本中的单词数量； S13、给定一组索引，其中，为文本中个待分割目标短语的索引位置；索引对应于文本中需要进行分割的个名词的位置，模型为所有名词输出点云场景掩码，用于理解自然语言描述并在三维空间中标记出对应的物体或区域； S2、结合人工和大模型对ScanRefer数据集进行修改和增强，以生成DetailRefer数据集； S3、构建DetailBase基线模型，通过DetailBase基线模型对句子级别或短语级别的语言进行分割； 步骤S3中，DetailBase基线模型的具体处理过程为： S31、输入点云场景、文本描述以及需要分割的名词的索引，通过将点云输入到3DU-Net网络中，以获得点级别的特征；其中，点云仅使用坐标XYZ和颜色RGB作为每个点的初始特征； S32、采用超点池化对点级别的特征进行简化，对点云场景进行无监督的过分割，生成个超点，其中，； S33、对属于同一超点的所有点的特征进行平均处理，再通过两次独立的线性变换，将池化的特征转换为用于多模态信息融合的视觉特征和用于预测掩码的超点特征，其中，表示特征维度； S34、对于给定的文本描述，在开头和结尾分别添加特殊单词后将其输入到MPNet网络以获取单词特征，使用单词特征经过多层感知机生成初始查询； S35、将初始查询输入到解码器中，在解码器中使用交叉注意力整合来自视觉模态的信息，再使用自注意力聚焦句子内部的信息，并通过前馈神经网络进行非线性变换； S36、计算最后一层输出的查询与超点特征之间的亲和度，并将亲和度二值化以获得与查询对应的超点掩码，再将超点掩码广播以获得点级别的掩码；对于句子级别的分割，使用与[CLS]标记对应的掩码作为分割结果；对于短语级别的分割，使用索引中提供的位置对应的查询生成的掩码作为分割结果。

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