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龙图腾网获悉人民中科(北京)智能技术有限公司申请的专利基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类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：CN120656007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511160023.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类方法及系统是由游强;李众;张银;刘杰设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于点云数据处理技术领域，提供了一种基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类方法及系统，首先预处理点云数据集并划分训练集和测试集，构建点云语义分割模型并进行预训练和优化，使用训练支持集和查询集微调训练基于多模态原型增强的小样本点云语义分割模型，得到训练好的小样本点云语义分割模型，将测试支持集和查询集输入到训练好的小样本点云语义分割模型中，训练好的小样本点云语义分割模型对输入点云进行语义分割，输出分割结果并用于计算分割性能。本发明通过深度挖掘点云几何结构、标签文本语义知识及2D深度图边界细节的协同价值，实现小样本点云语义分割任务中多模态信息的高效利用，为提升分割精度与泛化能力提供新路径。

本发明授权基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的三维点云数据语义类别分类方法，其特征在于，所述方法包括： S1，数据构建与预处理：获取原始点云数据并进行预处理，将点云数据划分为包含已知类别的训练集与包含新类别的测试集，分别为训练集与测试集构建含标注的小样本支持集和待分割的查询集； S2，预训练与特征提取：构建基于深度学习的点云语义分割模型，利用训练集对点云语义分割模型进行预训练并优化网络参数，利用优化后的模型提取训练集中查询集和支持集的点云特征； S3，模型训练：针对训练集中支持集的每个类别，生成三种模态的原型表示：3D原型、2D原型和文本原型；融合每个类别的多模态原型，构建统一的原型表示并进行原型优化；计算优化后的原型与步骤S2提取的查询集点云特征间的距离，根据最近邻原则预测查询中每个点的语义类别；引入多模态原型间关系一致性损失函数，用于保持多模态原型间的结构关系一致性，并结合交叉熵损失对整体模型进行优化训练，最终得到训练好的基于多模态原型增强的小样本点云语义分割模型； 所述多模态原型间关系一致性损失函数包括：距离关系一致性损失函数和角度关系一致性损失函数，分别用于约束两个原型的距离关系一致和三个原型间的角度关系一致； S4，模型测试：对测试集中的支持集依照步骤S3进行多模态原型的生成、融合与优化，使用距离度量机制对测试集中的查询集进行语义分割预测，并以mIoU指标评估模型性能。

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