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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模型训练方法、点云编码方法、对象处理方法及装置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：CN117132964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311110272.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权模型训练方法、点云编码方法、对象处理方法及装置是由叶晓青;韩钧宇设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、点云编码方法、对象处理方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域，可应用于自动驾驶、鸟瞰图感知等场景，具体涉及一种模型训练方法、点云编码方法、对象处理方法及装置。具体实现方案为：获取与第一训练场景对应的第一点云数据；获取对第一训练场景的场景图像进行处理，获得的图像特征图；通过点云编码模型对第一点云数据进行编码，获得第一点云特征图；基于第一点云特征图与图像特征图之间的特征分布差异，对点云编码模型进行训练，获得经过训练的点云编码模型。采用本公开可以提高点云编码结果的可靠性。

本发明授权模型训练方法、点云编码方法、对象处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种点云编码模型训练方法，包括： 获取与第一训练场景对应的第一点云数据； 获取对所述第一训练场景的场景图像进行处理，获得的图像特征图； 通过点云编码模型对所述第一点云数据进行编码，获得第一点云特征图； 基于所述第一点云特征图与所述图像特征图之间的特征分布差异，对所述点云编码模型进行训练，获得经过训练的点云编码模型； 所述图像特征图包括多个图像特征区域、且每个所述图像特征区域对应一个区域类别；所述基于所述第一点云特征图与所述图像特征图之间的特征分布差异，对所述点云编码模型进行训练，获得经过训练的点云编码模型，包括： 获取所述第一点云数据与所述场景图像之间的对应关系； 按照所述对应关系对所述第一点云特征图进行分割，获得多个点云特征区域；其中，所述多个点云特征区域与所述多个图像特征区域一一对应； 基于所述多个点云特征区域与所述多个图像特征区域之间的特征分布差异，对所述点云编码模型进行训练，获得经过训练的点云编码模型；其中，针对所述多个图像特征区域中的每个图像特征区域，所述图像特征区域的特征分布用于表征所述图像特征区域上像素点的特征分布；针对所述多个点云特征区域中的每个点云特征区域，所述点云特征区域的特征分布用于表征所述点云特征区域上空间点的特征分布。

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