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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于密度的自适应混合点云场景识别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：CN119785341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411878571.5，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于密度的自适应混合点云场景识别方法是由张云洲;王思展;张金鹏;沈优;单德兴;张之尧设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度的自适应混合点云场景识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于密度的自适应混合点云场景识别方法。首先，设计一个两阶段近邻点搜索模块，基于密度动态调整不同分布的点云的邻域大小。在此基础上，提出一个动态局部特征聚合网络，结合密度驱动的邻接矩阵，确保精确提取局部细节。此外，进一步提出一种高效的对比增强线性注意力网络，使模型能够捕获更具判别性的全局上下文特征，更好地进行场景建模。最后，结合体素特征提取来抵抗局部噪声干扰，并将逐点特征融合到体素特征中，来补偿体素化过程带来的细节损失。在数据集上的大量实验表明，本发明实现了最先进的点云场景识别结果，具有出色的鲁棒性和泛化性，验证了算法的有效性。

本发明授权一种基于密度的自适应混合点云场景识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密度的自适应混合点云场景识别方法，其特征在于，建立基于密度的自适应混合点云场景识别网络生成全局描述符；所述基于密度的自适应混合点云场景识别网络为双分支架构，包括逐点特征提取网络分支和体素特征提取网络分支；两个分支的特征分别进行全局平均池化，融合以生成场景的全局描述符； 所述逐点特征提取网络分支包括一个两阶段近邻点搜索模块和两个双流特征提取网络；所述双流特征提取网络包括动态局部特征聚合网络和对比增强线性注意力网络； 具体步骤如下： 输入点云Xp分别输入至逐点特征提取网络分支和体素特征提取网络分支；逐点特征提取网络分支中，输入点云Xp分别输入至两阶段近邻点搜索模块、第一个双流特征提取网络； 经两阶段近邻点搜索模块获取二进制空间邻接矩阵A，二进制空间邻接矩阵A于动态局部特征聚合网络自适应提取逐点局部特征Fl；输入点云Xp于对比增强线性注意力网络，生成逐点全局特征Fg，与逐点局部特征Fl进行相加，得到逐点特征；所述逐点特征作为第二个双流特征提取网络的输入，以相同的特征提取方式，输出逐点特征，两个双流特征提取网络输出的逐点特征相加为最终逐点特征Fp； 所述体素特征提取网络分支中，输入点云Xp进行体素化，送入体素特征提取网络，在第一次基于高效注意力的体素特征提取后融合最终逐点特征Fp，之后对融合特征进行上采样，生成体素特征Fv，其与最终逐点特征Fp分别进行全局平均池化，拼接得到场景点云的全局描述符；基于密度的自适应混合点云场景识别网络通过截断平滑平均精度近似损失函数进行监督，计算全局描述符之间的相似度，实现点云场景识别。

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