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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于开放词汇的复杂场景理解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：CN120747966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511254149.7，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于开放词汇的复杂场景理解方法及系统是由乔笑宁;唐竭;牛文龙;李运;彭晓东;谢文明设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于开放词汇的复杂场景理解方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于开放词汇的复杂场景理解方法及系统，基于RGB‑D相机实现，方法包括：获取待研究复杂场景的点云数据；输入待研究复杂场景可能存在的物体名称的文本，提取文本特征；通过已训练好的3D特征提取模型对点云数据提取3D特征；对3D特征和文本特征的转置进行点乘，根据点乘结果得到语义标签值，确定待研究复杂场景包含的物体；3D特征提取模型的训练步骤包括：设计2D‑3D特征融合网络，通过损失函数对2D‑3D特征融合网络和3D特征提取模型进行联合训练，引导融合后的特征向2D特征靠近，具有开放词汇能力，并和3D特征差距可控，避免丢失结构信息和语义信息，通过小物体加权优化，提高小物体类别的识别精度。

本发明授权一种基于开放词汇的复杂场景理解方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于开放词汇的复杂场景理解方法，基于RGB-D相机实现，所述方法包括： 步骤1：获取待研究复杂场景的点云数据； 步骤2：输入待研究复杂场景可能存在的物体名称的文本，并提取文本特征； 步骤3：通过已训练好的3D特征提取模型对点云数据提取3D特征； 步骤4：对步骤3的3D特征和步骤2的文本特征的转置进行点乘，根据点乘结果得到语义标签值，从而确定待研究复杂场景包含的物体； 所述3D特征提取模型的训练步骤包括：设计2D-3D特征融合网络，通过设计的损失函数对2D-3D特征融合网络和3D特征提取模型进行联合训练，引导2D-3D特征融合网络融合后的特征向2D特征靠近，以便具有开放词汇能力，并和3D特征差距可控，避免丢失结构信息和语义信息，再通过小物体加权优化，提高小物体类别的识别精度； 所述方法还包括3D特征提取模型和2D-3D特征融合网络的训练步骤，包括： 步骤S1：基于RGB-D相机获取经配对的多视角图像和点云； 步骤S2：对于多视角图像，通过Openseg网络提取2D特征，并进行平均，得到任一像素的2D特征； 步骤S3：通过3D特征提取模型提取点云的3D特征，得到任一点的3D特征； 步骤S4：使用文本特征提取模型CLIP提取输入文本t的文本特征； 步骤S5：对于任一点,，根据小孔成像模型，得到对应的投影坐标，根据投影坐标得到点在图像上的2D特征； 步骤S6：将、输入2D-3D特征融合网络，计算损失函数，并判断是否为小物体，判断为是，乘以权重系数；直至满足训练要求，得到训练好的3D特征提取模型和2D-3D特征融合网络。

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