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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取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：CN116258863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310368336.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取方法是由王杨;闫帅;林彬;李鸿宇;任欣宇;刁权威;陈本帅;邹鸿博;袁联洁;史晓龙设计研发完成，并于2023-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于复材加工技术领域，公开了一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取方法，包括：获取复材工件要素的二维图像和三维点云；分别对复材工件要素的二维图像和三维点云进行数据预处理，得到三维点的集合和二维图像组成的共配图像集；基于卷积神经网络对二维图像中的复材工件要素进行提取，并且得到二维特征映射集；利用一种基于深度学习的多视图聚合模型，确立复材工件要素的二维图像与三维点云的对应关系；对三维点云进行语义分割，得到不同复材工件要素的对应点云集。本发明能够实现将激光扫描出的点云文件导入算法后，自动对点云文件进行去噪分割提取，并针对复材的特点进行工件要素的分割，将所属的要素标记存入每个点的所属信息中，方便提取调用。

本发明授权一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维点云语义分割的复材工件要素自动提取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 1获取复材工件要素的二维图像和三维点云； 2分别对复材工件要素的二维图像和三维点云进行数据预处理，得到三维点的集合设为P，得到二维图像组成的共配图像集设为I； 3基于卷积神经网络对二维图像中的复材工件要素进行提取，并且得到二维特征映射集，表示为 4利用一种基于深度学习的多视图聚合模型，确立复材工件要素的二维图像与三维点云的对应关系； 所述的一种基于深度学习的多视图聚合模型包括如下流程： 流程1.通过遮挡检测模型检测三维点是否在二维图像中，并得到单个点像映射关系pixp,i； 流程2.由单个点像映射关系pixp,i和二维特征映射集得到要素映射集 流程3.根据可见性条件计算得到要素块k的视图质量，并缩放成注意力分数 流程4：设置门控函数，用于在图像集vp的整体质量过低时，阻止要素块k的传输； 流程5：由要素映射集注意力分数和门控函数得到组合点像要素集Pf2D,p，最终实现复材工件要素的二维图像与三维点云的对应关系； 5对三维点云进行语义分割，得到不同复材工件要素的对应点云集。

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