武汉大学李华玮获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统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：CN120071043B 。
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：202510108627.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统是由李华玮;詹文枭设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统，属于三维GIS领域，包括：对待标注多时序点云数据，进行语义类别定义；采用三维语义分割数据集预训练语义分割模型，对待标注多时序点云数据进行语义分割，获得粗略语义信息；采用三维变化检测数据集预训练三维变化检测模型，进行变化检测获得粗略变化信息；基于粗略语义信息和粗略变化信息，进行类内和类间信息修正，获得标注的多时序点云数据，得到构建好的三维语义变化点云数据集。本发明通过开源数据集预训练深度学习模型，对待标注多时序点云数据进行语义分割和变化检测，再通过人工修正，有效地降低了三维语义变化点云数据集构建的成本和难度，提高了数据集标注的效率。
本发明授权基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法，其特征在于，包括： 对待标注多时序点云数据，进行语义类别定义； 基于定义的语义类别，对三维语义分割数据集和语义分割模型进行预处理，将预处理后的三维语义分割数据集输入预处理后的语义分割模型进行预训练，基于预训练好的语义分割模型对待标注多时序点云数据进行语义分割，获得粗略语义信息； 基于定义的语义类别，对三维变化检测数据集和三维变化检测模型进行调整，将调整后的三维变化检测数据集输入调整后的三维变化检测模型进行预训练，基于预训练好的三维变化检测模型对待标注多时序点云数据进行变化检测，获得粗略变化信息； 基于获得的粗略语义信息和粗略变化信息，进行类内信息修正和类间信息修正，再通过交叉验证获得标注的多时序点云数据，得到构建好的三维语义变化点云数据集。
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