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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种三维点云质量评估方法与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：CN117474869B 。

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：202311445455.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种三维点云质量评估方法与系统是由龚文勇设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维点云质量评估方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维点云质量评估方法与系统，包括以下步骤：S1、获取点云信息，输入至预设的噪声模拟函数，生成随机点云噪声；S2、基于生成的随机点云噪声和预设的点云质量评估方法构建点云评分数据库；S3、基于点云评分数据库构建点云质量评估模型；S4、将点云信息输入至点云质量评估模型，输出点云的质量分数作为点云质量评估结果。本申请与传统技术相比，在简化的图神经网络的框架下，设计基于图神经网络的点云质量评估函数，能够快速高精度地逼近点云的质量分数，同时能够生成大规模的点云质量评估数据库，能够更好地训练深度模型。

本发明授权一种三维点云质量评估方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种三维点云质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取点云信息，输入至预设的噪声模拟函数，生成随机点云噪声；所述点云信息从公开的色彩数据库获取，当输入至所述点云质量评估模型的点云的顶点个数与模型网络顶点个数不一致时，模型执行多分辨率点云处理流程；所述预设的点云质量评估方法包括有全参考模型点云质量评估方法和无参考模型点云质量评估方法；所述无参考模型点云质量评估方法具体为：采用马氏距离度量带有颜色的顶点之间的距离，并采用K-近邻方法构建图矩阵，从而将点云位置信息与颜色信息融合；所述马氏距离的表达式为： 其中，M表示马氏矩阵，和为点云中带有颜色的任意两个顶点，和分别为顶点和的位置信息，和分别为顶点和的颜色信息； S2、基于生成的随机点云噪声和预设的点云质量评估方法构建点云评分数据库；构建所述点云评分数据库的过程具体为：将公开的点云信息输入至所述噪声模拟函数，将函数生成的随机噪声分别代入至点云质量评估方法的位置信息和颜色信息，对输出的结果和原始的点云信息计算信噪比值作为噪声点云信息的质量分数，从而得到点云评分数据库； S3、基于点云评分数据库构建点云质量评估模型；所述点云质量评估模型为图卷积神经网络，基于点云评分数据库对点云质量评估模型进行构建的过程包括对网络的节点进行更新，具体包括有：特征传播，线性变换和逐点激活； S4、将点云信息输入至点云质量评估模型，输出点云的质量分数作为点云质量评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人暨南大学，其通讯地址为：510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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