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龙图腾网获悉北京大学申请的专利点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品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：CN119540895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411345011.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品是由曹健;徐伟辰;赵新宇;曹喜信;张兴设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：一种点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品。涉及人工智能技术领域。其中方法包括：获取点云数据的体素特征，所述体素特征包含所述点云的语义特征和空间特征；基于所述语义特征聚类所述体素特征得到的至少一个超类，并确定各所述超类的掩码率，所述掩码率用于表征各所述超类之间的类间差异和类内差异；根据所述体素特征和所述掩码率对所述点云特征提取模型进行自监督学习。实施本发明提供的技术方案，可以提升自动驾驶系统在复杂交通环境中的整体性能，降低交通事故风险。

本发明授权点云数据的特征提取方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种点云数据的特征提取方法，其特征在于，包括： 获取点云数据的体素特征，所述体素特征包含所述点云的语义特征和空间特征； 基于所述语义特征聚类所述体素特征得到的至少一个超类，并确定各所述超类的掩码率； 根据所述体素特征和所述掩码率对点云特征提取模型进行训练，得到训练完成的点云特征提取模型，其中，所述掩码率用于表征各所述超类之间的类间差异和类内差异； 通过所述训练完成的点云特征提取模型对目标区域的点云数据进行特征提取； 所述根据所述体素特征和所述掩码率对所述点云特征提取模型进行自监督学习，包括基于所述掩码率对所述体素特征进行掩码处理； 通过编解码器对掩码处理后的体素特征进行语义特征重建和空间特征重建，得到重建后的语义特征和重建后的空间特征； 获取所述重建后的语义特征和重建后的空间特征的损失值； 基于所述损失值调整所述点云特征提取模型中的参数； 所述通过编解码器对掩码处理后的体素特征进行语义特征重建和空间特征重建，包括： 激活编解码器对掩码处理后的体素特征进行空间特征重建； 基于启动时间因子，激活编解码器对掩码处理后的体素特征进行语义特征重建，其中，所述启动时间因子是根据所述点云特征提取模型训练过程中，所述编解码器被激活进行语义特征重建时，空间特征重建的完成度确定的； 启动时机因子的计算公式为： 式中，是第t轮次的空间特征重建完成度，δ是门控因子，表示语义特征重建的启动阈值，γ是斜率因子，控制βt的增长速率。

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