北京大学胡玮获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于图谱域的提高点云分类准确度的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：CN115984602B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211468842.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图谱域的提高点云分类准确度的方法及系统是由胡玮;刘岱宗设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图谱域的提高点云分类准确度的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种于图谱域的提高点云分类准确度的方法及系统，涉及点云分类领域。获取3D物体原始点云数据；在所述原始点云上构建KNN图来表示原始点云的几何结构信息，该KNN图通过GFT，将原始点云数据从数据域转换到图谱域；构建图谱滤波器，对变换到图谱域的数据的频谱特征进行滤波，生成扰动的频谱信号；通过GFT，将扰动的频谱信号转换回数据域，得到对抗点云数据；构建基于原始点云数据的样本和基于对抗点云数据的对抗样本，作为训练数据，输入到点云分类模型中进行分类训练；利用训练好的点云分类模型对待处理的3D物体原始点云数据进行分类，输出分类结果。本发明可以提升模型对点云的分类识别的准确率。
本发明授权基于图谱域的提高点云分类准确度的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图谱域的提高点云分类准确度的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取3D物体原始点云数据； 在所述原始点云上构建KNN图来表示原始点云的几何结构信息，该KNN图通过图傅里叶变换GFT，将原始点云数据从数据域转换到图谱域； 构建图谱滤波器，对变换到图谱域的数据的频谱特征进行滤波，生成扰动的频谱信号； 通过逆图傅立叶变换IGFT，将扰动的频谱信号转换回数据域，得到对抗点云数据； 构建基于原始点云数据的样本和基于对抗点云数据的对抗样本，作为训练数据，输入到点云分类模型中进行分类训练； 利用训练好的点云分类模型对待处理的3D物体原始点云数据进行分类，输出分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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