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！

龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络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：CN116843908B 。

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：202310867340.3，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络方法是由周骏设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络方法，包括以下步骤：对点云数据模型构成的数据集，按照比例划分为训练集和测试集；基于训练集中的数据构建基于体素网格融合机制的特征学习模型；对特征学习模型进行训练，得到训练好的特征学习模型；将测试集中数据输入到训练好的特征学习模型中，实现对点云数据模型的特征向量表示。本申请提出了体素网格融合机制的特征学习模型用于三维形状的特征学习，同时兼顾体素与点云表示的优势，即同时克服体素表示低分辨率及点云无序性问题。

本发明授权一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络方法在权利要求书中公布了：1.一种基于体素网格融合机制的点云特征学习自编码网络方法，其特征在于：包括以下步骤： 对点云数据模型构成的数据集，按照比例划分为训练集和测试集； 基于训练集中的数据构建基于体素网格融合机制的特征学习模型； 对特征学习模型进行训练，得到训练好的特征学习模型； 将测试集中数据输入到训练好的特征学习模型中，实现对点云数据模型的特征向量表示； 所述特征学习模型包括对点云数据模型进行特征提取的点云多尺度的特征提取模块、多尺度特征到体素网格特征的转换模块和利用体素网格的规则化特性将点云模型的多尺度特征转化为体素结构特征的体素网格自编码特征提取模块； 点云多尺度的特征提取模块、多尺度特征转换为体素网格特征的转换模块和体素网格自编码特征提取模块依次级联； 所述多尺度特征转换为体素网格特征的过程如下： 转化体素规模为一个体表示，目标为生成一个体特征表示，这里表示体特征维度； 首先将体素网格中每一个胞元的中心点定义为集合； 于是对于每一个中心点，获取其局部邻域内不同尺度下的特征点坐标以及特征点的点云特征表示和，因此对于尺度，获得可学习的融合特征的表示: 将同一尺度下的融合特征表示为； 于是多尺度的体网格融合特征特征通过串联获得： 其中：是由点云特征全局特征重复生成；因此体素网格的每个胞元中存储了点云局部的多尺度特征信息； 采用三维体网格的串联变形机制，保证体网格特征生成模型重建输入模型。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。