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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于跨模态空间超点的人车交互三维分割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：CN120747520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511241567.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法是由石恒璨;赵紫璇;张睿琦;刘璐;陈柯舟;王耀南设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法，包括以下步骤：步骤S1、文本特征编码器编码文本语言信息；步骤2、点云特征编码与超点生成；步骤3、超点几何特征融合；步骤4、分层特征匹配；步骤5、损失计算与训练。本发明的基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法，在人车交互与智能驾驶中，通过语言文本和点云的多模态融合，实现视觉特征信息与文本特征信息的匹配。通过文本和点云编码器经过归一化后统一特征尺度后输出具有语义和几何一致性的超点集合，分割并理解场景中的用户语言描述的对象，从而实现人车交互、智能导航、安全避障等。

本发明授权基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态空间超点的人车交互三维分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、利用文本特征编码器编码文本语言信息； 步骤S2、基于三维点云数据对所述文本语言信息进行跨模态文本信息引导，生成超点及超点跨模态特征；该步骤具体包括： 步骤S2.1、输入原始三维点云数据，使用三维UNet模型生成一个基础的特征，从而输出包含3D几何的基础特征向量； 步骤S2.2、将文本特征向量通过注意力模型与3D几何的基础特征向量进行多模态的互动与融合，并通过注意力权重计算，生成融合后的跨模态融合特征； 步骤S2.3、基于步骤S2.2中得到的跨模态融合特征，使用SPG超点预测模块生成具有语义和几何一致性的超点集合，并采用1个卷积层对超点集合中的每个超点提取特征； 步骤S3、融合KPConv超点几何特征增强基于空间信息的跨模态超点交互；该步骤具体为：基于所述步骤S2.3得到的超点集合，采用KPConv提取并生成几何空间信息，生成超点空间特征；将超点特征与超点空间特征级联，从而输出融合几何信息的融合超点特征； 步骤S4、对跨模态超点进行由粗到细的分层跨模态匹配，筛选出余弦相似度高的超点作为三维点云交互式分割结果；该步骤具体包括： 步骤S4.1、粗略匹配：输入步骤S3得到的融合超点特征和步骤S1的文本特征向量，将3D空间进行粗网格化，对每个粗网格中的融合超点特征按均值聚合为粗网格特征；再将所有粗网格特征与文本特征向量使用L2归一化到同一空间，然后计算二者之间的余弦相似度，筛选出与文本相似度高的粗网格作为候选区域，从而输出筛选后的候选粗网格以及候选粗网格内的候选超点，并利用这些候选超点进行下一步细化匹配； 步骤S4.2、细化匹配：对所述步骤S4.1中保留的粗网格区域中每个候选超点，计算其融合超点特征与文本特征向量的相似度；筛选出余弦相似度高的超点，作为三维点云交互式分割结果； 步骤S5、计算三维点云交互式分割结果和人工标注之间的损失函数，采用三元联合损失监督训练，通过损失函数进行反向传播微调，计算梯度并局部更新网络参数。

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