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龙图腾网获悉人民中科(北京)智能技术有限公司申请的专利基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割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：CN120726330B 。

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：202511149365.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割方法及系统是由王坚;张欣;孟艳;许春林设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及点云数据处理技术领域，具体提供一种基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割方法及系统。该方法包括：获取并预处理点云语义分割数据集，划分不相交的训练与测试类别子集，并构建相应的支持集与查询集；构建基于深度学习的点云语义分割模型作为骨干网络并进行预训练；构建基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割模型，并利用训练类别的支持集与查询集对模型进行训练；使用测试数据集输出分割结果并进行性能评估。本发明充分发挥大语言模型在多样化语义生成方面的能力，通过为同一类别生成多视角文本描述，有效提升模型对未知类别及复杂场景的语义理解与分割能力，从而显著提高小样本条件下的点云语义分割性能。

本发明授权基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 1获取点云语义分割数据集并进行预处理，将点云语义分割数据集划分为训练集与测试集，对训练集和测试集分别建立小样本支持集与查询集； 2构建基于深度学习的点云语义分割模型，使用训练集对点云语义分割模型进行迭代训练，并使用交叉熵损失函数进行优化，获得具备基础语义分割能力的预训练骨干分割模型； 3在预训练骨干分割模型的基础上，构建基于多视图文本监督指导的小样本点云语义分割模型，并使用训练集中的支持集与查询集进行微调训练，具体包括： 使用预训练骨干分割模型提取支持集与查询集的点云特征，并通过点云自注意力机制对支持集特征进行增强，最终通过支持集特征和支持集二值掩码相乘得到每个类别的支持集点云特征； 结合词嵌入模型和使用3D命令提示的大语言模型，为每个语义类别生成多视图文本描述信息，并提取对应的多视图文本特征； 通过文本引导的支持集增强机制融合文本特征与支持集点云特征，得到增强后的支持集表示；所述增强机制包括文本自注意力机制和交叉注意力机制，用于提升语义对齐能力； 利用类别特定的交叉注意力模块，将查询集点云特征与增强后的支持集特征进行特征聚合，生成类别引导的查询集特征表示； 将查询集特征输入至分类器进行分割预测，所述分类器包括卷积层和Softmax层，用于输出查询集的逐点预测概率； 基于交叉熵损失函数计算预测误差，并结合Adam优化器对整体小样本点云语义分割模型进行优化更新； 4采用测试集中的支持集与查询集对训练完成的模型进行测试，基于预测结果计算mIoU指标对模型性能进行评估。

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