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龙图腾网获悉山东海量信息技术研究院申请的专利数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、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：CN116911353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310993756.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质是由张润泽;李仁刚;赵雅倩;郭振华;范宝余;王丽;王立设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质，属于三维生成领域，用于通过模型高效准确的获取点云数据对应的文本描述，解决了人工标注点云数据所存在的人力成本高且效率低的技术问题。本发明中可以通过点云与文本的第一相似度度量以及图像与文本的第二相似度度量这两种维度，对由预训练的点云‑文本转换模型预测得到的点云文本数据对进行筛选，并通过筛选后的点云数据及其对应的文本描述继续对模型进行训练从而提高模型精度，最终便可以通过训练好的模型获得大量的点云文本数据对，节省了人力成本的同时提升了工作效率。

本发明授权数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质在权利要求书中公布了：1.一种数据对获取方法，其特征在于，包括： 通过预训练的点云-文本转换模型，转换得到预先采集的多类对象的点云数据对应的文本描述； 通过第一相似度度量以及第二相似度度量，筛选出与对应的文本描述的相似度满足预设标准的所述点云数据；所述第一相似度度量为所述点云数据与对应文本描述的相似度度量，所述第二相似度度量为所述点云数据对应的文本描述与所述点云数据对应的图像数据的相似度度量； 将筛选得到的所述点云数据与对应的文本描述作为所述点云-文本转换模型的训练数据集，对所述点云-文本转换模型进行训练； 在接收到对象的待标注点云数据时，通过训练完成的所述点云-文本转换模型获取所述待标注点云数据对应的文本描述； 所述通过第一相似度度量以及第二相似度度量，筛选出与对应的文本描述的相似度满足预设标准的所述点云数据包括： 通过第一相似度度量模型，确定出各个所述点云数据与对应文本描述间的第一相似度； 将所述第一相似度大于第一阈值的所述点云数据划分至第一点云集合； 通过第二相似度度量模型，确定出各个所述点云数据对应的文本描述与图像数据间的第二相似度； 将所述第一点云集合中，所述第二相似度大于第二阈值的所述点云数据划分至第一点云子集合； 其中，所述第一点云子集合中的所述点云数据为对应的文本描述的相似度满足预设标准的所述点云数据。

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