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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法、电子装置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：CN116912486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310555337.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法、电子装置是由刘华珠;郑雄伟;赵晓芳;陈雪芳;林盛鑫设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法、电子装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法、电子装置。通过获取三维空间图像的点云数据；基于点云深度学习网络模型预测点云数据中每个点的对应各个类别的分割得分，为每个点赋予的部件标签；点云深度学习网络模型包括用于执行边缘卷积的边缘卷积模块、以及用于执行多维特征融合的空间与通道融合注意力机制模块；基于每个点的部件标签，将相同部件标签对应的点确定为分割目标。相比于现有技术，通过将边缘卷积提取的局部邻域特征输入CBAM进行加权计算与特征聚合获取具有更深层次语义信息的特征，以密集连接的方式将不同层次获得的特征在通道维度进行拼接，从而提升网络最终的目标分割效果以及识别精度。

本发明授权基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法、电子装置在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘卷积和多维特征融合的目标分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取三维空间图像的点云数据，点云数据包含n个点且维度为D；将点云数据表示为： ；其中，代表点云中的第i个点，由三个坐标构成； 基于点云深度学习网络模型预测点云数据中每个点的对应各个类别的分割得分，为每个点赋予的部件标签；所述点云深度学习网络模型包括用于执行边缘卷积的边缘卷积模块、以及用于执行多维特征融合的空间与通道融合注意力机制模块； 基于所述每个点的部件标签，将相同部件标签对应的点确定为分割目标； 所述基于点云深度学习网络模型预测点云数据中每个点的对应各个类别的分割得分，包括： 在使用K近邻算法构造局部邻域后，输入到MLP中提取特征，最后经过最大池化聚合得到边缘卷积模块的输出；其中，各中间层的输入都是前面所有特征拼接后的特征，每层边缘卷积模块在提取邻域特征后再使用CBAM模块进行加权计算与特征聚合；之后通过预定维数的全连接层来进行全局特征的提取，最后通过四层的全连接层来得到各类的分割得分。

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东莞理工学院，其通讯地址为：523000 广东省东莞市松山湖科技产业园区大学路1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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