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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估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：CN116977285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310782739.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估方法是由熊健;王松涛;罗旺;高浩设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估方法，该方法采用于非局部的几何和颜色梯度聚合图模型对点云质量进行评估，所述非局部的几何和颜色梯度聚合图模型包括几何与颜色梯度提取模块、第一～四局部图聚合模块、第一、第二位置自适应的自注意力机制模块和任务学习模块；几何与颜色梯度提取模块主要用于提取失真点云的几何与颜色梯度特征，局部图聚合模块主要用于构建点云的局部空间拓扑结构并聚合局部质量感知特征，位置自适应的自注意力机制模块主要用于解决点云的长远距离依赖关系，任务学习模块主要将模型学习到的质量感知特征映射到质量分数，本发明能够有效地提取失真点云的质量感知特征。

本发明授权基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估方法在权利要求书中公布了：1.基于非局部的几何和颜色梯度聚合图的点云质量评估方法，其特征在于，该方法采用非局部的几何和颜色梯度聚合图模型对点云质量进行评估，所述非局部的几何和颜色梯度聚合图模型包括几何与颜色梯度提取模块、第一～四局部图聚合模块、第一、第二位置自适应的自注意力机制模块和任务学习模块；所述第一～四局部图聚合模块用于对输入的特征进行局部图聚合，提取输入特征的深层特征，所述第一、第二位置自适应的自注意力机制模块用于对输入特征的权重进行优化； 将点云输入至几何与颜色梯度提取模块，得到点云的几何梯度特征和颜色梯度特征；将几何梯度特征输入至第一局部图聚合模块，得到聚合后的几何梯度特征，将颜色梯度特征输入至第二局部图聚合模块，得到聚合后的颜色梯度特征；将聚合后的几何梯度特征和聚合后的颜色梯度特征级联，并将级联后的特征输入至第三局部图聚合模块，将第三局部图聚合模块输出的特征依次经过Relu激活函数和最大池化层后输入至第一位置自适应的自注意力机制模块，所述第一位置自适应的自注意力机制模块将权重优化后的特征输入至第四局部图聚合模块，将第四局部图聚合模块输出的特征经过Relu激活函数后输入至第二位置自适应的自注意力机制模块，将第二位置自适应的自注意力机制模块输出的特征经过全局最大池化层后得到质量感知特征，所述任务学习模块将质量感知特征映射到质量分数，得到点云的质量分数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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