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龙图腾网获悉北京石油化工学院申请的专利一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备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：CN116363439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310434484.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备是由刘学君;王文晖;晏涌;沙芸;江逸楠;崔忠骥;韩冉冉;栾海英设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备，属于大数据处理技术领域。本申请通过获取原始点云的样本数据集，对所述原始点云的样本数据集进行特征提取，获得所述点云的特征向量，构建基于多头自注意力的待训练模型，将所述特征向量送入待训练模型，进行模型训练，得到训练完成的基于多头自注意力的点云分类模型，本申请通过将点云的样本数据集中点云分布归一化，提取高维度的特征向量，将该高维度的特征向量送入训练完成的多头自注意力的点云分类模型，提取不同注意力下点云的特征，并进行模型运算最终得到点云分类结果，有助于帮助解决采用现有点云分类技术对点云进行分类，由于丢失特征导致分类准确率低的问题。

本发明授权一种基于多头自注意力的点云分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多头自注意力的点云分类方法，其特征在于，包括： 获取原始点云的样本数据集，其中，原始点云为图像点云； 对所述原始点云的样本数据集进行特征提取，获得所述点云的特征向量； 构建基于多头自注意力的待训练模型； 将所述特征向量送入待训练模型，进行模型训练，得到训练完成的基于多头自注意力的点云分类模型，其中，所述基于多头自注意力的点云分类模型用于得到点云分类结果； 对所述原始点云的样本数据集进行特征提取，获得所述点云的特征向量，包括： 将所述原始点云的样本数据集中点经过平移、放缩后，得到第一点云样本数据集； 对所述第一点云样本数据进行筛选，删除一定噪点，得到第二点云样本数据集； 使用一个单层全连接神经网络提取所述第二点云样本数据集中每个点更大范围的特征，并将所述特征通过最大池化进行合并，得到所述点云的特征向量，其中，所述单层全连接神经网络，包括：Liner层,BatchNorm层和ReLU层； 使用一个单层全连接神经网络提取所述第二点云样本数据集中每个点更大范围的特征，包括： 从所述原始点云样本数据集中选取与所述第二点云样本数据集中每个点对应的类内点组成类内点集合，其中，所述类内点为满足一定条件的邻域点； 将所述第二点云样本数据集中每个点与其对应的类内点使用曲线连接起来； 使用状态描述符来描述所述曲线的当前状态； 根据所述曲线当前状态确定所述曲线接下来的前进方向，从所述原始点云样本数据集中选取下一个点，直到所述类内点集合中包含了足够的点，其中，所述类内点集合即为所述第二点云样本数据集中点对应的更大范围的特征。

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