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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种点云图像融合语义分割方法、系统、设备及介质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：CN116935049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310877288.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种点云图像融合语义分割方法、系统、设备及介质是由郭舟;许瑞设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种点云图像融合语义分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种点云图像融合语义分割方法、系统、设备及介质，所述方法包括：采集遥感图像数据和点云数据；所述遥感图像数据和点云数据通过映射函数相对应；通过特征提取器分别从所述遥感图像数据和点云数据提取各自的多阶段遥感图像特征和多阶段点云特征；建立点云图像融合网络，依次融合所述多阶段遥感图像特征和多阶段点云特征，以训练所述点云图像融合网络；将所述遥感图像数据和点云数据输入训练后的点云图像融合网络，得到类别归属概率，以进行语义分割。本发明能够对神经网络中不同阶段的点云特征和图像特征进行融合，更好地进行语义分割。

本发明授权一种点云图像融合语义分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种点云图像融合语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 采集遥感图像数据和点云数据；所述遥感图像数据和点云数据通过映射函数相对应； 通过特征提取器分别从所述遥感图像数据和点云数据提取各自的多阶段遥感图像特征和多阶段点云特征； 建立点云图像融合网络，依次融合所述多阶段遥感图像特征和多阶段点云特征，以训练所述点云图像融合网络； 将所述遥感图像数据和点云数据输入训练后的点云图像融合网络，得到类别归属概率，以进行语义分割； 其中，所述依次融合所述多阶段遥感图像特征和多阶段点云特征，包括： 将初始阶段遥感图像特征和初始阶段点云特征进行融合，得到初始阶段融合遥感图像特征和初始阶段融合点云特征；所述将初始阶段遥感图像特征和初始阶段点云特征进行融合包括将所述初始阶段遥感图像特征通过图像特征选择转化为点云特征以及将所述初始阶段点云特征通过点云特征插值转化为图像特征； 后续将每个阶段的遥感图像特征与前一阶段的融合遥感图像特征进行融合，得到各阶段融合遥感图像特征；将每个阶段的点云特征与前一阶段的融合点云特征进行融合，得到各阶段融合点云特征，直至所有遥感图像特征和点云特征均融合完毕，得到最终融合遥感图像特征和最终融合点云特征； 所述将初始阶段遥感图像特征和初始阶段点云特征进行融合，包括： 对所述初始阶段遥感图像特征进行图像特征选择得到选择遥感图像特征，对所述初始阶段点云特征进行点云特征插值得到插值点云特征； 对所述初始阶段遥感图像特征和所述插值点云特征进行卷积，并将所述初始阶段点云特征和所述选择遥感图像特征应用于多层感知机，以进行特征融合。

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