清华大学杨殿阁获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法、装置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：CN117315254B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311353660.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法、装置及介质是由杨殿阁;江昆;杨蒙蒙;王云龙;施以宁;苗津毓设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法，所述方法包括：通过所述激光雷达获取点云原始数据；从所述点云原始数据中提取多种特征，包括提取体素特征、提取点级别特征以及提取环视特征；对提取的多种特征进行特征融合，得到融合后的特征图；对所述融合后的特征图进行栅格级特征编码，得到栅格特征图；将所述栅格特征图输入到语义分割网络进行语义预测，得到栅格级语义分割结果。本发明能够提高语义分割的识别准确率，并且实现更多类动静态要素的识别。
本发明授权基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达点云的栅格级语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 通过所述激光雷达获取点云原始数据； 从所述点云原始数据中提取多种特征，包括提取体素特征、提取点级别特征以及提取环视特征； 对提取的多种特征进行特征融合，得到融合后的特征图； 对所述融合后的特征图进行栅格级特征编码，得到栅格特征图； 将所述栅格特征图输入到语义分割网络进行语义预测，得到栅格级语义分割结果； 所述提取体素特征，包括： 对每一点云原始数据进行体素化操作，得到对应的一维向量的体素特征，并将全部点云原始数据体素化操作后，得到对应的四维特征张量； 采用稀疏体素特征编码网络对所述四维特征张量进行编码，得到编码后的体素特征图作为体素特征； 所述特征融合，包括：以体素特征图、点级别特征图和环视特征图作为输入，根据原始点云和体素、环视图像之间的投影映射关系，找到每个点对应的体素和环视图像索引，然后将对应位置的体素特征向量和图像特征向量取出，拼接到该点对应的点级别特征向量后面，得到融合了三种特征表达的点级别融合特征图。
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