广东工业大学黎森宇获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算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：CN119625381B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411653973.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算法是由黎森宇;张祺;丘志鸿;熊思鹏;叶星晖;刘洋;刘子龙设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算法在说明书摘要公布了：本发明涉及三维点云分类领域，更具体地说，它涉及一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算法，其技术要点是：S1、获取点云数据；S2、融合多头自注意力机制与多层感知器，构建全局感知模块，将所述点云数据输入所述全局感知模块，输出全局特征；S3、将局部几何权重模块引入到采样与分组策略，构建局部增强模块，将所述点云数据输入所述局部增强模块，输出局部特征；S4、将所述全局特征与所述局部特征进行特征融合。本发明优点在于增强了对点云的整体结构感知，提高了模型对局部区域的细致表达能力，有效提高了分类的准确率与鲁棒性，可应用于三维缺陷检测、物品分类、自动驾驶等领域。
本发明授权一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局感知和局部增强的三维点云分类算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取点云数据； S2、融合多头自注意力机制与多层感知器，构建全局感知模块，将所述点云数据输入所述全局感知模块，输出全局特征； S3、将局部几何权重模块引入到采样与分组策略，构建局部增强模块，将所述点云数据输入所述局部增强模块，输出局部特征； S4、将所述全局特征与所述局部特征进行特征融合； 所述步骤S3具体包括以下步骤： S31、所述局部增强模块先获取所述点云数据的局部区域中心点，及所述局部区域中心点的邻域点，再获取所述局部区域中心点与所述邻域点之间的相对坐标和欧式距离； 对所述相对坐标与所述欧式距离进行拼接操作，组成邻域特征权重，运用所述邻域特征权重对所述局部区域中心点的每个所述邻域点分配权重值； S32、所述局部特征提取模块基于所述权重值，对所述点云数据进行几何特征增强，最后作为局部特征进行输出。
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