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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种互补伪多模态特征系统及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：CN116109777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310173580.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种互补伪多模态特征系统及方法是由沈卫明;曹云康设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种互补伪多模态特征系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业图像处理相关技术领域，并公开了一种互补伪多模态特征系统及方法。该方法通过三维、二维模态特征提取模块对点云数据进行多模态特征提取。其中二维模态特征提取模块包括多视角渲染、图像特征提取、特征反投影三个步骤。提取不同模态特征后，对它们进行特征融合，得到同时包含局部结构信息与全局语义信息的互补伪多模态特征，该特征可用于点云异常检测。在异常检测训练阶段，构建了包含所有训练数据的特征库；在测试阶段，使用最近邻搜索计算测试特征到特征库中与其最相似的正常特征的欧式距离，该距离可用于表征异常程度。本方法能够有效提升现有点云缺陷检测的性能，降低人工成本，提高产线质检自动化、智能化水平。

本发明授权一种互补伪多模态特征系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种互补伪多模态特征系统，其特征在于，该互补伪多模态特征系统包括三个模块，三维模态特征提取模块、二维模态特征提取模块和特征融合模块，其中： 所述三维模态特征提取模块用于对待处理点云数据进行点云局部几何信息提取，以此获得待处理点云数据的三维模态特征； 所述二维模态特征提取模块将用于待处理点云数据进行渲染生成多视角图像，然后利用预训练网络对所述多视角图像进行特征提取，接着将所述特征提取获得的每个视角下的图像特征反向投影至点云空间，获得视角对应的点特征，最后将所有视角对应的点特征融合，以此获得待处理点云数据中每个点的二维模态特征； 所述特征融合模块用于将所述三维模态特征和二维模态特征进行融合获得互补伪多模态特征； 所述二维模态特征提取模块获得多视角图像按照下列步骤进行： 首先，将待处理点云数据适用各不同的旋转角度旋转到不同的角度； 然后，对旋转后的点云进行渲染，以此获得多视角图像； 所述待处理点云数据适用各不同的旋转角度旋转到不同的角度按照下列关系式进行： P3D,k,i＝RkP3D,i 其中，Rk表示第k个旋转矩阵,P3D,k表示旋转得到的第k个点云，i∈[0,N]表示点云中的第i个点； 所述渲染后的图像和图像中的点的二维坐标按照下列关系式进行： 其中，表示渲染函数，将第k个旋转点云P3D,k渲染得到第k个视角的图片Ik；K为渲染所用的相机的内在矩阵；T为相应的外在矩阵；1Zc是归一化坐标系数；i∈[0,N]表示点云中的第i个点； 所述将图像特征反向投影至点云空间按照下列关系式进行： 其中，P2D,k,i、F2D,k,i分别为第k个视角中第i个点对应的坐标点与点特征，表示图像特征中P2D,k,i位置处的特征。

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