中国科学院自动化研究所董秋雷获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利三维点云分割的方法、装置、设备和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：CN116385451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310257967.7，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权三维点云分割的方法、装置、设备和存储介质是由董秋雷;李嘉楠设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本三维点云分割的方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种三维点云分割的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：将三维点云输入特征提取模型，获得三维点云对应的所有第一点特征向量；基于点特征映射模型，确定第一点特征序列映射至新特征空间的结果；按照第一分类准则及原型集，确定第二点特征向量对应的类别；基于第二点特征向量对应的类别，确定第一点特征向量对应的类别，并对三维点云按照第一点特征向量对应的类别进行开集分割；本发明通过将三维点云对应的所有点特征，利用点特征映射模型，映射至新的特征空间，提升三维点云的点特征的区分度，对所有的点特征进行正确的分类，将未知类别的点特征标记为未知类别，从而提高三维点云中点特征属于已知类或未知类的分辨度。
本发明授权三维点云分割的方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维点云分割的方法，其特征在于，包括： 将三维点云输入特征提取模型，获得所述三维点云对应的所有第一点特征向量，作为第一点特征序列；所述第一点特征向量用于表征所述三维点云对应的属于已知类别的任一点特征； 基于点特征映射模型，确定所述第一点特征序列映射至新特征空间的结果，作为第二点特征序列； 按照第一分类准则以及原型集，确定第二点特征向量对应的类别；所述原型集包括所有属于已知类别的原型向量；所述第二点特征向量为所述第二点特征序列中任一个向量； 基于所述第二点特征向量对应的类别，确定所述第一点特征向量对应的类别，并对所述三维点云按照所述第一点特征向量对应的类别进行开集分割； 所述点特征映射模型是基于样本三维点云对应的点特征，以及生成对抗网络训练得到的，所述生成对抗网络用于在训练过程中引入属于未知类别的点特征对所述三维点云的点特征分布进行优化。
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