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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利预训练模型确定方法、装置、设备以及存储介质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：CN117745944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311768143.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权预训练模型确定方法、装置、设备以及存储介质是由王学宽;路金诚;张伟;谭啸;李莹莹设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本预训练模型确定方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了预训练模型确定方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域。具体实现方案为：获取多帧时序图像，以及多帧时序图像对应的多帧原始点云数据；对多帧原始点云数据进行随机掩码运算，得到掩码后点云数据；提取多帧时序图像的图像语义特征，得到特征图；将掩码后点云数据中的点云投影到特征图上，得到点云对应的图像坐标；根据图像坐标对应的图像语义特征和掩码后点云数据，确定掩码后点云数据的掩码区域的点云重建目标；根据点云重建目标和掩码后点云数据上的未掩码区域的未掩码特征，对掩码区域的图像语义特征和几何属性特征进行重建，以生成点云预训练模型。

本发明授权预训练模型确定方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预训练模型确定方法，所述方法包括： 获取多帧时序图像，以及多帧时序图像对应的多帧原始点云数据； 对多帧所述原始点云数据进行随机掩码运算，得到掩码后点云数据； 提取多帧所述时序图像的图像语义特征，得到特征图； 对所述掩码后点云数据中体素内的三维点云坐标进行平均值计算，得到三维点云坐标平均值； 基于预先确定的内外参矩阵，确定所述三维点云坐标平均值和所述图像语义特征之间的对应关系； 根据所述对应关系，将所述掩码后点云数据中的点云投影到所述特征图上，得到所述点云对应的图像坐标； 根据所述图像坐标对应的图像语义特征和所述掩码后点云数据，确定所述掩码后点云数据的掩码区域的点云重建目标，其中，所述点云重建目标包括：语义级别点云重建目标、几何级别点云重建目标； 根据所述点云重建目标和所述掩码后点云数据上的未掩码区域的未掩码特征，对所述掩码区域的图像语义特征和几何属性特征进行重建，以生成点云预训练模型，所述点云预训练模型为通过融合图像语义特征和空间特征的图像点云多模态自监督训练得到，所述空间特征保留点云数据原有的空间结合关系特性； 其中，确定所述掩码后点云数据的掩码区域的点云重建目标中的几何级别点云重建目标，包括： 确定所述点云预训练模型的网络结构对应的下采样倍率； 根据所述下采样倍率定义的最小掩码单元内的点云，确定所述掩码后点云数据的几何级别点云重建目标，所述几何级别至少包括中心点、是否非零以及表面法线或法向量。

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