买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统及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：CN116543149B 。

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：202310462809.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统及方法是由王改华;李麒;王能元;刘洪设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统及方法，包括下采样模块、具有逆密度权重的局部自注意力模块、轻量级的全局自注意力模块、融合模块以及上采样模块；其中下采样模块用于缩减点云数量、提取点云高维特征，具有逆密度权重的局部自注意力模块用于补偿点云的不均匀分布以及获取点云的局部关联，轻量级的全局自注意力模块用于获取点云的整体关联，融合模块的主要作用是将两种不同的注意力模块的输出在同一尺度上融合，该系统和方法可以捕捉输入点云中每个点细粒度的特征，提高点云语义分割任务的精度。与其他模型相比，本发明在精度上展现了巨大的优势。

本发明授权一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统，其特征在于：包括下采样模块、具有逆密度权重的局部自注意力模块、轻量级的全局自注意力模块、融合模块以及上采样模块； 其中下采样模块用于缩减点云数量、提取点云高维特征，具有逆密度权重的局部自注意力模块用于补偿点云的不均匀分布以及获取点云的局部关联，轻量级的全局自注意力模块用于获取点云的整体关联，融合模块的主要作用是将两种不同的注意力模块的输出在同一尺度上融合，上采样模块用于将点云的数量进行还原； 所述具有逆密度权重的局部自注意力模块具体处理过程如下： 将输入特征分别通过3个线性层处理，获得Q、K、V矩阵； 求输入坐标中每个点与其邻域点的差，将获得的差异性坐标信息送入线性层，得到位置编码； 求输入坐标中每个点到其他点的平均距离，将平均距离取倒数，获得点集的逆密度权重，再利用索引获得每个点的逆密度权重； 将Q矩阵和K矩阵求差，获得的差值与位置编码求和，求和的结果再经过MLP和softmax函数处理，之后与每个点的逆密度权重做逐点相乘，获得注意力权重； 将V矩阵与位置编码求和，求和的结果与注意力权重逐点相乘，再将每个点的局部信息聚合，获得注意力特征图； 注意力特征图经过MLP处理后，与原始输入特征相加，获得局部自注意力模块输出的局部特征； 局部自注意力模块的输出坐标为局部自注意力模块的输入坐标； 下采样模块、具有逆密度权重的局部自注意力模块、轻量级的全局自注意力模块和融合模块共同构成自注意力层，该点云语义分割系统共包含三个自注意力层，第一个自注意力层以原始点云的坐标及升维特征作为输入进行计算，后面的两个自注意力层均以上一个自注意力层的的输出作为输入进行计算； 利用构建的基于全局及局部自注意力的点云语义分割系统，进行点云语义分割。

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湖北工业大学，其通讯地址为：430068 湖北省武汉市洪山区南李路28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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。