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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利用于基于图的全景分割的方法和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：CN117157678B 。

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：202180095400.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权用于基于图的全景分割的方法和系统是由程然;瑞安·拉扎尼;刘冰冰设计研发完成，并于2021-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于基于图的全景分割的方法和系统在说明书摘要公布了：本文描述了用于基于图的点云全景分割的方法和系统。所述方法从第一类别接收具有语义标签的点云的点。此外，还从第二类别接收多个统一聚类特征向量。每个统一聚类特征向量从所述点云中的点聚类中提取。从所述多个统一聚类特征向量构造包括节点和边的图。所述图的每个节点为统一特征向量，所述图的每个边指示所述图的每两个节点之间的关系。所述图的所述边表示为邻接矩阵，其中，所述邻接矩阵指示每两个节点之间是存在还是不存在边。将所述图馈送至图卷积神经网络，所述图卷积神经网络用于预测每个节点的实例标签或每个边的属性，其中，每个边的所述属性用于将所述实例标签分配给每个节点。所述方法将所述第一类别的具有语义标签的点与所述第二类别的具有实例标签的点相组合，以生成同时具有语义标签和实例标签的点。

本发明授权用于基于图的全景分割的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于基于图的全景分割的方法，其特征在于，所述方法包括： 从第一类别接收具有语义标签的点云的点； 从第二类别接收多个统一聚类特征向量，每个统一聚类特征向量从所述点云中的点聚类中提取，所述第二类别属于从所述第一类别接收的具有语义标签的点云的点； 从所述多个统一聚类特征向量构造包括节点和边的图，所述图的每个节点为统一特征向量，所述图的每个边指示所述图的每两个节点之间的关系并表示为邻接矩阵，其中，所述邻接矩阵指示每两个节点之间是存在还是不存在边； 将所述节点和所述邻接矩阵馈送至图卷积神经网络，所述图卷积神经网络用于预测每个节点的实例标签或每个边的属性，其中，每个边的所述属性用于将所述实例标签分配给每个节点； 将所述第一类别的具有语义标签的点与所述第二类别的具有实例标签的点相组合，以生成同时具有语义标签和实例标签的点； 使用可学习的稀疏卷积运算和PointNet模型中的至少一个从点云的多个点中提取每个统一聚类特征向量，所述可学习的稀疏卷积运算和所述PointNet模型中的所述至少一个将所述聚类的所述多个点映射到向量，其中，是超参数； 所述统一聚类特征向量包括每个聚类的质心值，生成大小为的统一聚类特征向量。

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