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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类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：CN115546509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211241202.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类方法是由刘复昌;李晨璇;杜婧;缪永伟设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类方法，该方法通过基于DPP和Nystrom改进的抽样方法对无标签训练集进行建模筛选出一组多样性子集，同时结合Dirichlet过程中的中餐馆模型作为先验分布，打破了原有标签的分类，使得生成的每类训练数据更具有代表性和合理性。然后将元训练集输入PointNet++模型中，并配合MAML算法进行训练。再对训练好的模型使用少量目标样本数据进行参数微调，快速完成与新任务的适配。本方法通过挖掘数据类内相似性与多样性，使数据集分布更加均匀且合理，降低了模型对数据量的依赖的同时，提高模型泛化能力，具有较好的可迁移性，适合完成小样本点云分类工作。

本发明授权基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类方法在权利要求书中公布了：1.基于Nystrom与行列式采样的小样本点云分类方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、基于Nystrom构建相似度核矩阵近似值； 收集n个标签未知的点云样本，根据两两样本间的相似度，构建相似度核矩阵M∈Rn×n，从核矩阵M中提取列子集，用于推导近似估计核矩阵： 其中，W∈Rm×m，表示从核矩阵M中提取的样本点集合的相似度矩阵，S∈Rn-m×m，表示所有样本点和非样本点之间的相似度构成的矩阵，B∈Rn-m×n-m为非样本点集合的相似度矩阵；计算矩阵W和S，推导出近似估计核矩阵 步骤2、行列式点过程采样 对步骤1推导得到的近似估计核矩阵进行行列式点过程采样，得到子集Y； 步骤3、划分元训练集 使用Dirichlet过程的中餐馆模型作为先验分布，对步骤2得到的子集Y进行聚类，得到用于分类模型训练的元训练集； 步骤4、分类模型训练 构建PointNet++模型，并向其输入步骤3得到的元训练集；通过MAML算法对PointNet++模型进行训练； 步骤5、模型微调与点云分类 向步骤4训练后的PointNet++模型输入标签为分类目标的少量点云样本，进行模型微调；然后将待分类的点云数据输入微调后的PointNet++模型中，完成小样本点云分类。

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