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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法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：CN116012587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310067111.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法是由杨晓文;文阳晖;张元;韩慧妍;庞敏;况立群;韩燮;熊风光;贾彩琴;薛红新;焦世超设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法。本发明引入多尺度监督的方式，通过对解码器每层进行额外的监督学习，判断隐藏层特征图质量的好坏，从而提高网络整体分割精度，促使网络隐藏层学习到的特征易区分、更具鲁棒性，进而改善网络对物体边缘的分割效果，广泛适用于大型室内点云语义分割。

本发明授权一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度监督的三维场景点云分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取点云数据并对其进行旋转、平移操作； 步骤2：构建基于多尺度监督的点云分割网络模型； 步骤3：将步骤1获得的点云数据输入步骤2获得的模型进行多尺度监督语义分割； 所述网络模型遵循编码器-解码器结构；所述编码器对输入点云进行语义特征提取，对标签进行类别信息向量提取，所述语义特征提取与类别信息向量提取共享下采样；所述解码器采用上采样技术恢复输入分辨率，同时对每层特征进行预测，并利用编码阶段生成的类别信息向量作为标签，对多个不同尺度的解码特征进行监督，指导网络特征的学习，最后通过全连接层为每个输入点云分配一个语义类别； 所述解码器使用类别信息预测模块对每层特征进行预测，具体预测过程包括： 1定义解码特征对应于编码特征，相对于是邻近的浅层编码特征，拥有更加丰富的细粒度局部结构信息，相对于是邻近的高层编码特征，拥有更多的高层语义上下文信息； 2利用多层感知机和最远点采样将邻近浅层编码特征与解码特征对齐，利用多层感知机和最近邻插值将邻近高层编码与解码特征对齐；将对齐后的浅层和高层特征拼接后输入多层感知机中，得到融合了浅层几何信息和高层语义信息的增强特征，定义如下式所示： 式中，MLP表示多层感知机，FPS表示最远点采样，NI表示最近邻插值，表示拼接操作； 3将增强特征与解码特征拼接后输入多层感知机，然后通过Sigmoid函数得到预测类别信息向量，定义如下式所示： 。

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中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市学院路3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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