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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法及系统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：CN116229079B 。

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：202310324023.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法及系统是由舒禹程;王青松;肖斌;李伟生设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉图形学领域，具体涉及一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法及系统，所述方法包括构建三维点云语义分割深度学习模型并训练，将待分割三维点云数据输入训练好的点云语义分割模型，通过设计一个重建辅助网络来显式地提取视觉颜色特征，并在主干分割网络中引入通道注意力机制以充分地加以利用，同时在解码层中构建点特征增强模块，以进一步提高模型在不同语义类边界处的点的分割能力；本发明能够对点的局部邻域进行有效的聚合，提升深度学习模型对三维点云语义分割的效果，促进了相关技术领域的发展。

本发明授权一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉辅助和特征增强的三维点云语义分割方法，其特征在于，构建三维点云语义分割深度学习模型并训练，将待分割三维点云数据输入训练好的点云语义分割模型，引入视觉辅助任务和特征增强模块来增强语义分割性能，计算分割结果；三维点云语义分割模型的训练过程具体包括以下步骤：S1、获取待分割的三维点云并进行预处理；S2、将预处理后的点云数据分别输入到分割网络和重建网络中，其中输入到分割网络中的数据包括XYZ空间坐标和RGB颜色信息，输入到重建网络的数据包括RGB颜色信息；S3、分割网络和重建网络均获取每个点的特征，在分割网络中，获取点云中每个点的邻域索引及其特征；重建网络共享分割网络中计算得到的邻域索引；S4、对于分割网络的编码器，对每个局部邻域进行几何编码和特征编码；重建网络的编码器进行视觉颜色特征提取；S5、分割网络将几何编码和特征编码得到的特征拼接起来，通过自注意力机制加权聚合得到精确的逐点特征；重建网络将从其邻域中提取视觉颜色最显著的特征以及其邻域的加权平均拼接起来作为重建网络的逐点特征；S6、在分割网络每一编码层中，利用空间位置和体积比来学习三维点云的全局上下文；S7、在分割网络中使用通道注意力机制融合来自分割网络和重建网络的金字塔顶层特征，将融合后的特征作为分割网络中解码器的输入；重建网络将重建网络的金字塔顶层特征输入到重建网络中的解码器；S8、在解码器中，分割网络对上采样后的点云进行特征增强；重建网络则进行最近邻插值上采样以及MLP提取逐点特征的操作；S9、对于分割网络使用交叉熵损失函数进行监督，重建网络则使用均方误差进行监督；S10、启动梯度反向传播机制，优化损失函数，更新网络参数，当模型收敛后或达到设置的epoch次数，保存模型。

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