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龙图腾网获悉浙江零跑科技股份有限公司申请的专利语义分割方法和语义分割模型的训练方法及相关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：CN116129113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211714673.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权语义分割方法和语义分割模型的训练方法及相关装置是由韩继能;周源;殷静怡;王宇晗;胡来丰设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义分割方法和语义分割模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语义分割方法和语义分割模型的训练方法及相关装置，其中，语义分割方法包括：对点云数据进行体素化，得到点云数据中各点的网格索引，并对点云数据提取特征，得到各点的第一数据特征，并基于点云数据中各点的网格索引，对相同直线上网格内点的第一数据特征进行降维处理，得到第二数据特征；再基于第一数据特征和第二数据特征进行反体素化，得到点的第三数据特征；在此基础上，基于相同点的第一数据特征和第三数据特征，预测得到点的语义分割结果，且语义分割结果至少包括点所属的类别。上述方案，能够提升语义分割的准确性。

本发明授权语义分割方法和语义分割模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种语义分割方法，其特征在于，包括： 对点云数据进行体素化，得到所述点云数据中各点的网格索引，并对所述点云数据提取特征，得到所述各点的第一数据特征； 基于所述点云数据中各点的网格索引，对相同直线上网格内所述点的第一数据特征进行降维处理，得到第二数据特征； 基于所述第一数据特征和所述第二数据特征进行反体素化，得到所述点的第三数据特征； 基于相同所述点的第一数据特征和第三数据特征，预测得到所述点的语义分割结果；其中，所述语义分割结果至少包括点所属的类别； 所述基于所述第一数据特征和所述第二数据特征进行反体素化，得到所述点的第三数据特征，包括： 对所述第二数据特征进行转换，得到新的第二数据特征； 基于所述新的第二数据特征和所述第一数据特征进行融合，得到权重矩阵；其中，所述权重矩阵包括反体素化时体素对所述各点的权重； 基于所述权重矩阵和所述第二数据特征，得到所述第三数据特征； 所述对所述第二数据特征进行转换，得到新的第二数据特征，包括： 对所述第二数据特征进行重塑，得到重塑特征； 基于体素与所述各点的映射关系，对所述重塑特征进行转换，得到所述新的第二数据特征； 所述基于所述新的第二数据特征和所述第一数据特征进行融合，得到权重矩阵，包括： 对所述新的第二数据特征和所述第一数据特征进行拼接，得到第一拼接特征； 基于多层感知机对所述第一拼接特征进行加权，得到变换矩阵； 基于所述变换矩阵，映射得到所述权重矩阵； 所述基于所述权重矩阵和所述第二数据特征，得到所述第三数据特征，包括： 基于所述权重矩阵对所述第二数据特征进行加权处理，得到加权特征； 对所述加权特征进行转置，得到所述第三数据特征； 所述基于所述点云数据中各点的网格索引，对相同直线上网格内所述点的第一数据特征进行降维处理，得到第二数据特征，包括： 基于所述点云数据中各点的网格索引，对相同直线上所述网格内所述点的第一数据特征进行池化处理，得到池化特征； 对所述池化特征进行编码，得到编码特征； 基于所述编码特征，解码得到所述第二数据特征。

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