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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练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：CN115187812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210833623.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置是由田汶鑫;陈育伟;李子扬;邱实;李晓辉;朱家佳;吴昊昊;陈林生;李传荣;唐伶俐;蒋长辉;胡佩纶;贾建鑫;杨志荣设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置在说明书摘要公布了：一种高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置，该分类方法包括：根据高光谱激光雷达探测的探测点的点云数据确定探测点的光谱反射率；根据探测点的光谱反射率确定第一图像；确定光谱邻域点的光谱反射率均值；根据光谱反射率均值确定第二图像；将第一图像输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第一卷积神经网络分支，提取得到第一特征；将第二图像输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第二卷积神经网络分支，提取得到第二特征；将第一特征和第二特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的拼接层，拼接得到拼接特征；将拼接特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的分类器，输出分类结果。

本发明授权高光谱激光雷达点云数据的分类方法、训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高光谱激光雷达点云数据的分类方法，包括： 根据高光谱激光雷达探测的多个探测点的点云数据确定每个所述探测点的光谱反射率；根据所述探测点的光谱反射率确定第一图像，其中，所述第一图像包括每个所述探测点的光谱反射率的信息； 遍历每个所述探测点，确定每个所述探测点的光谱邻域点的光谱反射率均值；根据所述光谱反射率均值确定第二图像，其中所述第二图像包括每个所述探测点的光谱邻域点的光谱反射率均值的信息； 将所述第一图像输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第一卷积神经网络分支，提取得到第一特征； 将所述第二图像输入至所述训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的第二卷积神经网络分支，提取得到第二特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的拼接层，拼接得到拼接特征；以及 将所述拼接特征输入至训练好的高光谱激光雷达点云数据分类模型的分类器，输出分类结果。

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