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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利基于注意力机制的3D点云分类方法、终端设备及存储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：CN114170465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202111495212.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于注意力机制的3D点云分类方法、终端设备及存储介质是由范天伟;安岗;佟曼;王金石;李森设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的3D点云分类方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于注意力机制的3D点云分类方法、终端设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：创建注意力机制神经网络模型，所述注意力机制神经网络模型包括M层相连的注意力机制卷积网络层；将3D点云逐级输入至所述注意力机制卷积网络层中，得到3D点云中所有点的点类特征；以及，基于3D点云中所有点的点类特征对所述3D点云进行分类。本公开针对3D点云的无序等特性，创建基于注意力机制的神经网络模型，在学习过程中可以关注到3D点云中重要的点及其特征持续被神经网络关注，且能够考虑到到点云中边的属性，相较于普通神经网络而言点云的分类结果准确率更高。

本发明授权基于注意力机制的3D点云分类方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的3D点云分类方法，其特征在于，包括： 创建注意力机制神经网络模型，所述注意力机制神经网络模型包括M层相连的注意力机制卷积网络层； 在每个注意力机制卷积网络层中插入EdgeConv点云局部特征提取算法； 对3D点云进行对称变换，得到经过对称变换的3D点云； 将经过对称变换的3D点云逐级输入到第1层的注意力机制卷积网络层至第M层的注意力机制卷积网络层中，对经过对称变换后3D点云逐点提取第1层的注意力机制卷积网络层至第M层的注意力机制卷积网络层中的3D点云中所有点最终的全局点类特征，以及基于所述EdgeConv点云局部特征提取算法分别提取第1层的注意力机制卷积网络层至第M层的注意力机制卷积网络层中的3D点云中所有点最终的局部边缘点类特征； 对3D点云中所有点最终的全局点类特征和局部边缘点类特征进行池化聚合操作，得到3D点云中所有点的点类特征，其中同时运用平均池化聚合和最大池化聚合进行操作以得到两个向量表示，将其送入共享权重的编码器-解码器架构中，通过Sigmoid门控函数获得两种聚合方式对最终输出结果的影响权重值，之后使用注意力权重值重新调整各自池化操作的输出，最后将重新校准后的平均池化和最大池化的输出进行连接，得到一个1×1024维的向量，即3D点云中所有点的点类特征；以及， 基于3D点云中所有点的点类特征对所述3D点云进行分类。

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