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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及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：CN115424223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210896098.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质是由肖丰;周祥明;黄鹏;吴立;蔡丹平;张朋设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及存储介质，其中，该图神经网络应用于点云特征提取，训练方法包括：获取待训练点云，根据待训练点云构建图结构数据，图结构数据包括若干节点，以及若干节点之间构成的边；基于若干聚合函数，以及每一聚合函数的权重参数构建待训练图神经网络；将图结构数据输入待训练图神经网络，获取每一聚合函数的聚合结果，按照每一聚合函数的权重参数将每一聚合函数的聚合结果融合，得到待训练图神经网络的预测输出；基于预测输出对每一聚合函数的权重参数进行训练，直至得到最终的图神经网络。通过上述的方式，针对不同场景和数据进行网络模型架构的搜索，提升图神经网络模型对场景的解析能力。

本发明授权图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络训练方法，所述图神经网络应用于点云特征提取，其特征在于，所述图神经网络训练方法包括： 获取待训练点云，根据所述待训练点云构建图结构数据，其中所述图结构数据包括若干节点，以及所述若干节点之间构成的边； 基于若干聚合函数，以及每一聚合函数的权重参数构建待训练图神经网络； 将所述图结构数据输入所述待训练图神经网络，获取每一聚合函数的聚合结果，并按照所述每一聚合函数的权重参数将所述每一聚合函数的聚合结果融合，得到所述待训练图神经网络的预测输出； 基于所述预测输出对所述每一聚合函数的权重参数进行训练，直至得到最终的图神经网络； 其中，所述基于所述预测输出对所述每一聚合函数的权重参数进行训练，直至得到最终的图神经网络，包括： 基于所述预测输出对所述每一聚合函数的权重参数进行训练，直至得到最终的权重参数组合； 基于所述权重参数组合，计算每一聚合函数的影响因子； 将所述影响因子最大的聚合函数保留，构成最终的图神经网络。

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浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187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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