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龙图腾网获悉中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心;中国科学院自动化研究所申请的专利基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置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：CN119206457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411078524.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置是由张兆翔;雷震;陈李易;樊峻菘;胡旭设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置，该方法包括：获取同一场景多个相机视角的图片信息；将所述图片信息输入至预训练的场景理解模型中，获取所述场景理解模型输出的语义可知的3D高斯点，所述语义可知的3D高斯点用于确定3D场景中的语义类别，所述场景理解模型是基于语义呈现损失函数和几何连续性损失函数训练得到的。本发明提供的基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置，将同一场景多个相机视角的图片信息输入至预训练的场景理解模型中，通过给每个3D高斯点添加额外的语义属性用于记录该高斯点所属的语义类别，可以提高3D场景理解时语义标签的准确性。

本发明授权基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义可知的3D高斯点的场景理解方法，其特征在于，包括： 获取同一场景多个相机视角的图片信息； 将所述图片信息输入至预训练的场景理解模型中，获取所述场景理解模型输出的语义可知的3D高斯点，所述语义可知的3D高斯点用于确定3D场景中的语义类别，所述场景理解模型是基于语义呈现损失函数和几何连续性损失函数训练得到的，所述语义呈现损失函数用于像素空间计算，所述几何连续性损失函数用于3D几何空间计算； 所述场景理解模型的训练步骤包括： 基于所述图片信息确定每个3D高斯点的基础属性； 基于预训练的2D分割模型获取2D语义图，并将所述2D语义图作为3D高斯点的初始语义标签； 对每个3D高斯点添加语义属性，并基于所述初始语义标签、所述语义呈现损失函数和所述几何连续性损失函数监督所述语义属性的学习； 基于所述几何连续性损失函数监督所述语义属性的学习，包括： 基于所有3D高斯点两两之间的欧氏距离，确定距离矩阵； 基于所述距离矩阵确定亲合度矩阵； 基于所述亲合度矩阵确定每个3D高斯点未经过随机游走的第一语义分布结果和经过随机游走后的第二语义分布结果； 基于KL散度监督所述第一语义分布结果和所述第二语义分布结果一致。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：中国香港新界白石角香港科学园科技大道西17号楼301-303, 305-309, 317-320室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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