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龙图腾网恭喜普罗马顿控股有限责任公司申请的专利基于深度学习的3D点云的对象检测和实例分割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：CN114401666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202080064691.5，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于深度学习的3D点云的对象检测和实例分割是由F·加兹维尼安赞贾尼;T·奇里希;F·T·C·克莱森设计研发完成，并于2020-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的3D点云的对象检测和实例分割在说明书摘要公布了：描述了一种点云中对象检测的方法，该方法可以包括：由第一神经网络类型确定点云的第一特征，该点云包括表示一个或多个对象的点，该第一特征限定每个点的几何信息，该第一网络类型被配置为接收点云点；由第二dnn类型使用第一特征确定第二点云特征，该第二特征限定关于点云在均匀3D网格的节点的位置处的局部几何信息，节点均匀分布在点云的3D空间中；使用第二特征生成一个或多个对象提案，对象提案限定围绕3D网格的节点定位的3D边界框，该3D边界框限定3D锚点，第三dnn类型确定该3D锚点的分数。

本发明授权基于深度学习的3D点云的对象检测和实例分割在权利要求书中公布了：1.一种3D光学扫描仪生成的口内扫描IOS点云中的对象检测的方法，该方法包括：由表示特征提取网络的第一深度神经网络确定与所述IOS点云的点相关联的第一特征，所述IOS点云包括表示所述IOS点云的至少3D空间中的一个或多个对象的点，所述一个或多个对象表示一个或多个牙齿，所述第一特征限定所述IOS点云的每个点的几何信息，所述第一深度神经网络被配置为接收所述IOS点云的点作为输入；由表示对象提案网络的第二深度神经网络基于所述第一特征和在所述IOS点云的所述3D空间中的节点的均匀或非均匀3D网格确定第二特征，所述非均匀3D网格包括靠近对象表面的节点的密集分布和远离对象表面的距离处的节点的稀疏分布，所述第二特征限定关于所述IOS点云在所述IOS点云的所述3D空间中所述3D网格的所述节点的位置处的局部几何信息；基于所述第二特征生成一个或多个对象提案，对象提案限定围绕所述3D网格的节点定位的3D边界框，所述3D边界框包含所述IOS点云的能够限定牙齿的点，所述3D边界框限定3D锚点；以及由表示对象分类网络的第三深度神经网络确定所述3D锚点的分数，所述分数指示所述3D锚点包括限定牙齿或牙齿的部分的点的概率，该确定是基于位于所述3D锚点中的第二特征。

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