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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练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：CN118036703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202311754550.8，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练方法是由肖凯凯;李睿航;尹哲;潘之杰;李红;吕攀设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练方法，包括如下步骤：步骤1：证明反射率的重要性和模型脆弱性；步骤1.1：计算反射率的信息量；步骤1.2：证明反射率扰动的脆弱性；步骤1.3：证明反射率对抗性攻击的脆弱性；步骤2：基于解耦的训练；首先在模型中将反射率信息和几何信息解耦，再对模型进行训练。本发明探究和展示了反射率信息的重要性和面临反射率扰动和对抗性攻击深度模型的脆弱性。本发明提出来一种解耦的训练方法以一种对抗性模式弹性调节模型对于反射率信息的依赖性。本发明的方法能够在性能和脆弱性之间能够以一种弹性的方式达到一个平衡。

本发明授权一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种针对反射率扰动的弹性解耦点云模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：首先收集一组不包含反射率信息的点云帧，通过设置OR＝0来实现，不包含反射率信息的点云帧对应的输入记为包含反射率信息的点云帧对应的输入记为Tnormal，在提取去除反射率的点云帧和正常帧的特征之后，引入一个判别器D来区分特征提取模块G提取的特征和GTnormal，使用二元交叉熵损失函数LD对判别器D进行优化：minLDT；D,G＝-[1T*logDGT+1-1T*log1-DGT],4其中，如果反射率通道R被设置为0，即输入不包含反射率信息，则1T＝0，反之，表示点云帧对应的输入，即包含反射率信息，则1T＝1，判别器D的目标是在G提取的特征中检测到反射率信息，然后，以敌对的方式训练G，使用以下损失函数LG：minLGT；D,G＝-1-1T*log1-DGT,5最终，模型通过以下方式进行训练:min1-λ*LsT,L；S,G+λ*LGT；D,G,6λ是权重系数，通过调整λ，使模型在性能和脆弱性之间更灵活地依赖于反射率信息，较大的λ值使模型更注重欺骗判别器，从而减弱反射率通道的影响，缩小和GTnormal之间的差异，如果λ较小，模型将更专注于分割任务，并尽可能提取几何和反射率信息。

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